tensorflow_datasets imdb_reviews数据下载失败解决方案

最新推荐文章于 2025-01-16 22:22:17 发布
最新推荐文章于 2025-01-16 22:22:17 发布
阅读量2.6k 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/junior_programmer/article/details/104922977
本文提供了一种解决谷歌资源在国内下载容易卡住的问题方案。首先推荐使用百度网盘下载数据集压缩包，并存放于特定文件夹。接着，通过修改tensorflow_datasets的源码，定义本地压缩文件路径，从而实现资源的顺利下载。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

谷歌的资源国内下载很容易卡住

首先从百度网盘下载数据集压缩包存放到   XXX/tensorflow_datasets 文件夹  

链接：imdb_reviews
提取码：vfng 

然后修改源码中如下方法

tensorflow_datasets.text.imdb.IMDBReviews#_split_generators

定义压缩文件路径：USER_DEFINED_ARCH_PATH= r'XXX/tensorflow_datasets/imdb_reviews.tar.gz'

按下图注释并修改官方的代码

 

使用TensorFlow Datasets和LangChain构建高效的机器学习数据管道
qq_29929123的博客
08-26 1008
TensorFlow Datasets是一个包含众多预处理数据集的集合，这些数据集可以直接用于TensorFlow或其他Python机器学习框架，如Jax。所有数据集都以的形式呈现，这使得创建高性能的输入管道变得简单易行。# 自定义处理逻辑def custom_processor(sample) : # 自定义处理逻辑 return f"Custom processed: {
tensorflow2中使用数据集tensorflow-datasets时split报错KeyError: Invalid split train[:60%] Available splits are
qq_38159643的博客
05-06 1829
关于tensorflow2官网中使用数据集tensorflow-datasets时split报错 train_data, validation_data, test_data = tfds.load( name="imdb_reviews", split=('train[:60%]', 'train[60%:]', 'test'), as_supervised=True)...
从tensorflow_datasets中下载的数据集：imdb_reviews
08-25
在Windows系统中，将该压缩文件解压到以下目录：C:\Users\XXX\tensorflow_datasets\ 注意：XXX表示当前登录Windows的用户名
TENSORFLOW MNIST数据集无法下载的解决
热门推荐
i8088的博客
01-22 1万+
在tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载，网上可以查到一些解决方法，但说得不是很清楚，这里整理一下，大小神请无视。 解决方案就是手工下载数据，然后直接导入使用。 一、手工下载地址：http://yann
电影评论二分类问题中——imdb数据集无法下载的问题
小杨的博客
10-10 1746
keras框架已经内置好了imdb数据集 但是在下载的过程中，产生了许多的问题 这些数据集是通过 url = https://s3.amazonaws.com进行下载的，但是目前这个网站不能用了，这些数据也使用不了。我们可以通过另一种方式去使用：先下载到本地，在本地调用就好。 步骤： 将imdb.npz放在主目录下的 .keras/datasets文件夹下 该文件夹通常在C盘——用户——hy...
google colab解决不能下载tensorflow_datasets下载数据集
qq_38109843的博客
01-28 1475
前提：可以访问google，本地利用tensorflow_datasets下载数据集太慢 参考链接：https://www.zhihu.com/question/362309074、https://www.jarvis73.com/2020/11/25/Tensorflow-Datasets/ 以cifar10为例 1.打开以下网址，登录google账号： https://colab.research.google.com/drive/1RwYB7rQHfDyJZXBGE_nT4eKprpp3rpcU?us
TensorFlow可以“预装”数据集了，新功能Datasets出炉
量子位
02-27 4599
郭一璞 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI训练机器学习模型的时候，需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了，比如MNIST这种全世界都在用的数据集，能...
``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text # 需要安装 import kagglehub import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例：使用IMDB影评数据集 dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_data, test_data = dataset['train'], dataset['test'] # 转换为numpy格式 texts = [ex[0].numpy().decode('utf-8') for ex in train_data] labels = [ex[1].numpy() for ex in train_data] # 使用预训练的小型BERT（如bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8） # 下载模型 bert_preprocess = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/en-uncased-preprocess")) bert_encoder = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/bert-en-uncased-l-4-h-512-a-8")) # 构建分类模型 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) preprocessed = bert_preprocess(inputs) outputs = bert_encoder(preprocessed) pooled_output = outputs['pooled_output'] x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(pooled_output) predictions = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(x) # 假设3分类 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) lowadam = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5) # 更小的学习率 model.compile(optimizer=lowadam, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 增加验证集和早停机制 val_texts = ["Great product", "Poor quality", "Average experience"] val_labels = [0, 1, 2] train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2) # 调整训练参数 history = model.fit( texts, labels, validation_data=(val_texts, val_labels), epochs=500, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)] ) file = open('./weights.txt', 'w') # 参数提取 for v in model.trainable_variables: file.write(str(v.name) + '\n') file.write(str(v.shape) + '\n') file.write(str(v.numpy()) + '\n') file.close() loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] plt.plot(loss, label='Training Loss') plt.plot(val_loss, label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.legend() plt.show() model.save('transform_model.keras')```Exception has occurred: AttributeError module 'tensorflow' has no attribute 'load' File "D:\source\test4\BERTbig.py", line 13, in <module> dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'load'
最新发布
03-15
$AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'load'$ 错误的主要原因是使用了错误的API，以下是分步解决方案： 1. **安装必要库** ```bash pip install tensorflow tensorflow_hub tensorflow_text ...
吴恩达 tensorflow2.0 实践系列课程（3）：NLP
Abandon_first的博客
07-16 657
tensorflow2.0(3)
imdb完整数据集
06-26
包含文件 imdb.npz imdb_word_index.json 互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
tensorflow_datasets.zip
03-31
Tensorflow中使用tensorflow_dataset包里的tfds.load('mnist')加载的mnist数据
TensorFlow自带数据集-keras自带数据集下载.zip
06-21
keras常见数据集---避免网络原因加载不上数据集 下载之后移动到.keras/datasets解压即可可以使用了-有加载方式的代码
IMDB-reviews:对 IMDB 电影评论的情感分析
07-01
IMDB-评论 对 IMDB 电影评论的情感分析 大纲 数据集 特征提取 计数向量化器 TF-IDF 分类模型 朴素贝叶斯 多元伯努利分布 多摩尔分布 随机森林 深度学习 超参数优化 附加平滑参数 临界点
IMDB_Reviews_Sentiment_Classifier
03-31
IMDB评论情绪分析NLP 目的：将IMDB的评审情绪分为正面还是负面。 语言：Python 3.9.1 数据集描述：数据来自IMDB评论，它包含各种用户的50,000条评论，并且从属列是二进制类。 图书馆：Pandas，Sklearn，NLTK，正则表达式（重新） 要求 ： matplotlib == 3.4.0 nltk == 3.5 熊猫== 1.2.3 scikit_learn == 0.24.1 seaborn == 0.11.1 程序 ： The dataset obtained is not a complete cleaned Dataset , so punctuations and other unwanted symbols had to be removed and everything should be converted into l
《深度学习神经网络训练：数据集下载资源列表》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
01-16 1214
数据集下载在科研、开发等诸多领域都具有举足轻重的地位。通过本文，我们全面了解了丰富多样的数据集资源，涵盖目标检测、图像分类、语义分割、人体姿态估计、医学图像、自动驾驶等多个关键领域。这些数据集为各领域的研究和创新提供了坚实的数据基础，无论是推动学术研究的深入发展，还是助力企业开发出更具竞争力的产品和服务，都发挥着不可或缺的作用。我们还详细介绍了众多实用的数据集下载网站，包括综合类的Kaggle、OpenDataLab，以及专业领域的地理空间数据云、中国科学院资源环境科学与数据中心、中国资源卫星应用中心等。
tensorflow2.0下解决下载cifar10数据集超时的问题
August的博客
12-03 526
问题描述： 从官网下载cifar数据集会出现超时问题 解决方案： ①先在网站下载好数据集，网址https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz ②下载好的数据集名称为cifar-10-python.tar.gz，将名称改为cifar-10-batches-py.tar.gz，剪切至C:\Users\94077\.keras\datasets路径下 ③在此运行程序，将会打印出数据集信息，说明数据导入成功。 ...
Pycharm 使用 tensorflow_datasets 错误 【Failed to construct dataset ...】
culeworks
01-22 1200
tensorflow-datasets 版本 ： 4.2.0 import tensorflow_datasets as tfds datasets, info = tfds.load('imdb_reviews/subwords8k', with_info=True, as_supervised=True) 报错：Failed to construct datasetimdb_reviews 增加一行代码即可： _is_gcs_disabled = False ...
imdb_reviews电影评论数据集的神经网络
君子以阅川的博客
05-02 1563
电影评论感情分类的神经网络搭建
import tensorflow_datasets as tfds ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_datasets'
12-15
这个错误提示表明你的Python环境中没有安装名为tensorflow_datasets的模块。你需要先安装这个模块，然后才能在代码中导入它。 你可以使用pip命令来安装tensorflow_datasets模块。在终端或命令行中输入以下命令： ```shell pip install tensorflow_datasets ``` 如果你使用的是Anaconda环境，也可以使用conda命令来安装： ```shell conda install tensorflow_datasets ``` 安装完成后，你就可以在代码中导入tensorflow_datasets模块了。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值