【keras】0.1keras.datasets常用数据集,默认下载地址与修改

本文介绍了Keras中的7种常用数据集,并详细讲解了如何使用这些数据集,包括关键参数设置。同时,文章提及了如何修改默认的数据集下载地址。

一.简介
keras包含7中常见数据,介绍如下

数据集名称 主要用途
CIFAR10 小图像分类数据集(10标签)
CIFAR100 小图像分类数据集(100标签)
IMDB 电影评论情感分类数据集(二分类)
REUTERS 路透社新闻主题分类(多分类)
MNIST 手写字符数据集
Fashion-MNIST 时尚物品数据集(多分类)
Boston 房价回归数据集(回归)

二.使用

from keras.datasets import imdb

(x_train, y_train), (x_test
<think> 我们首先需要了解如何更改TensorFlowKeras数据集默认下载地址。在TensorFlow中,我们可以通过设置环境变量`KERAS_HOME`来指定下载和缓存数据集的目录。如果没有设置`KERAS_HOME`,则默认使用`~/.keras/`目录(在用户的家目录下)。 另一种方法是在代码中设置`keras.utils.get_file`函数的`cache_dir`参数,但请注意,`keras.datasets`模块内部在下载数据集时使用了`keras.utils.get_file`,而该函数会使用环境变量`KERAS_HOME`指定的目录作为缓存目录。因此,设置环境变量是一种全局有效的方法。 步骤: 1. 在程序代码中,我们可以通过设置环境变量来更改下载目录。这需要在导入`keras.datasets`之前完成。 2. 使用`os`模块来设置环境变量`KERAS_HOME`为我们想要的路径。 示例代码: ```python import os # 设置新的下载目录,例如:'/path/to/your/dataset' os.environ['KERAS_HOME'] = '/path/to/your/dataset' # 注意:设置环境变量后,再导入keras.datasets from tensorflow.keras.datasets import mnist # 然后加载数据集下载时会保存到指定的目录 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() ``` 注意:确保指定的目录存在,并且有写入权限。 另外,如果不想通过代码设置,也可以在运行程序前在终端(命令行)中设置环境变量: - 在Linux/macOS: `export KERAS_HOME=/path/to/your/dataset` - 在Windows: `set KERAS_HOME=C:\path\to\your\dataset` 然后运行程序。 现在,根据要求,在回答后提出3-5个相关问题。 </think> 要更改 TensorFlow 中 `keras.datasets` 的默认下载地址,可通过设置环境变量 `KERAS_HOME` 实现。具体步骤如下: 1. **设置环境变量** 在代码中导入模块前添加: ```python import os os.environ['KERAS_HOME'] = '你的自定义路径' # 例如 'D:/keras_datasets' ``` 2. **验证路径** 确保目录存在且有写入权限: ```python import pathlib pathlib.Path(os.environ['KERAS_HOME']).mkdir(parents=True, exist_ok=True) ``` 3. **加载数据集** 此时下载的数据将存储到新路径: ```python from tensorflow.keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() ``` **示例目录结构**: ``` D:/keras_datasets/ └── mnist.npz # 下载数据集文件 ``` **注意事项**: - 必须在导入任何 Keras 模块前设置环境变量 - Windows 路径需使用正斜杠 `/` 或双反斜杠 `\\` - 默认路径为 `~/.keras/`(用户家目录下)
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