TensorFlow Mnist資料集下載問題

阿新 • • 發佈：2018-11-13

安裝好TensorFlow後，按教程輸入如下命令時，會出現不能下載資料的問題。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot = True)

一、實際執行時根本無法通過網路下載，原因是需要科學上網。解決方案就是手工下載資料，然後直接匯入使用。

因此我們可以去：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下載所需的4個檔案（可以參考TensorFlow中文社群資料下載這一節內容），然後放到當前目錄MNIST_data下，即可正常使用。另外，MNIST_data是本地地址，可以自定義路徑。

二、測試是否可以正常使用

print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)

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關於TensorFlow的MNIST資料集下載指令碼input_data.py的坑

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Tensorflow mnist 資料集測試程式碼 + 自己下載資料

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下載 MNIST_data 資料集， csdn 上下載很快 mnist_dat

TENSORFLOW MNIST資料集無法下載的解決

在tensorflow教程中，用下面這一句下載mnist資料集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但實際執行時根本無法通過網路下載，網上可以查到一些解決方法，但說得不是很清楚，這裡

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最近學了一下tensorflow的基本用法，這裡做一下總結全連線深度神經網路(FC-DNN) 全連線深度神經網路，每一層的神經元直接都是全連線，並且不共享權值。在普通的分類的問題中表現的不錯，但是對於圖片處理等具有網格形式的資料，最好採用CNN(卷積神經網路)，對於序列化資料如NL

Tensorflow mnist資料集操作

import sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import argparse import matplotlib.image as mpimg fro

基於CNN 的 TensorFlow Mnist 資料集實現（另附識別單幅圖片的源程式）

import tensorflow as tf import numpy as np import mnist_inference import mnist_train_cnn import cv2 import matplotlib.pyplot as plt '''如果自己手寫的圖片是白底黑字的話，可

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一、code import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data'

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前言：keras 原始碼中下載MNIST的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz')，資料來源是通過 url = https://s3.amazonaw

tensorflow+mnist資料集（程式碼）

終於自己完整實現了一個例子了。這個例子比較簡單，但是用到了好多之前沒接觸的知識，感覺有必要記下來，方便自己以後學習，也能跟大家學習交流。用的是mnist資料集（其中自己的資料夾路徑得換成 '/' 這樣的斜槓才行） # coding: utf-8

解決Keras: MNIST資料集下載超時失敗

問題：keras.datasets.mnist.load_data()失敗，原因是外網上不了。解決步驟：新版本下，原帖方法需要做一些改動。（2）檔案放到C:\Users\WuShao（個人使用者名）\.keras\datasets，位於C盤使用者目錄

tensorflow下資料集MNIST下載原始碼

神經網路 tensorflow教程 2.2 下載MNIST 資料集（自動版）

文章參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25934529 環境：語言：python3.5（使用 Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe）作業系統： windos7 建立python 檔案並執行自

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目錄資料準備 1、引入MNIST資料集 2、儲存前30條資料的原始圖片一、softmax實現單神經元模型 1、初始化變數 2、向前傳播以及損失函式 3、向後傳播以及優化引數 4、開始訓練 5、評估模型補充二、兩層卷積網路分類 1、初

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前提是對TensorFlow有了基本的瞭解，還有神經網路相關知識最基礎的瞭解，下面直接用程式碼實現 import tensorflow as tf import numpy from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mn

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