【keras】解决 example 案例中 MNIST 数据集下载不了的问题

最新推荐文章于 2025-07-03 09:25:47 发布

Houchaoqun_XMU

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分类专栏：【深度学习】文章标签： mnist.npz keras numpy_load

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Houchaoqun_XMU/article/details/78492718

前言：

keras 源码中下载MNIST的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz')，数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了，导致 MNIST 相关的案例都卡在数据下载的环节。本文主要提供解决方案，让需要的读者可以跑案例的代码感受一下。

本文的贡献主要包括如下：

1）提供 mnist_npz 数据集；

2）分析了关于 mnist 几个相关的源代码；

3）提供了一种能够顺利运行 keras 源码中 example 下 mnist 的相关案例；

4）找到了另外几种解决方案，提供了相关的链接。

numpy.load(path)

numpy.load() 函数起到很重要的作用。它可以读取 .npy .npz 等文件类型，并返回对应的数据类型。

1）如果文件类型是 .pny 则返回一个1维数组。

2）如果文件类型是 .npz 则返回一个类似字典的数据类型，包含 {filename: array} 键值对。如，本例中的键值对如下所示：

f = np.load(path)
x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
f.close()

详情请参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.load.html

原始 .\keras\examples\mnist_mlp.py

https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_mlp.py

# -*- coding: utf-8 -*-  
'''Trains a simple deep NN on the MNIST dataset.

Gets to 98.40% test accuracy after 20 epochs
(there is *a lot* of margin for parameter tuning).
2 seconds per epoch on a K520 GPU.
'''

from __future__ import print_function

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop


batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 20

# the data, shuffled and split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x