python下载数据集存放位置

本文介绍了一种解决使用Python和sklearn进行人脸识别时找不到数据集的问题。通过手动下载数据集并将其放置到正确的文件夹路径中,解决了程序运行时出现的错误。

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使用sublime写了一个小程序,是python结合sklearn实现人脸识别,需要加载一些数据集,程序开始一直报错,原因是:Downloading LFW data (~200MB):+路径,大概就是没找到数据集,我是手动下载的数据集合,因为随意在一个地方写了一个.py文件,所以也不太清楚具体工程环境。在网上搜了一下,有说:手动下载的数据放到.\scikit_learn_data\lfw_home\,开始搜索关键词错误没有发现这个文件夹。在python\Lib\site-packages\sklearn\datasets下面找到了一个lfw.py文件,打开发现之前的报错信息,在信息前面有这样的一条语句: if not exists(lfw_home):makedirs(lfw_home),然后在电脑里面搜lfw_home,在C:\Users\Administrator\找到,将数据集放进去,解决问题。如果不太清楚数据集放置路径可以试试C:\Users\Administrator\。

### 更改Python机器学习中数据集的默认下载位置 在处理Python机器学习项目时,有时需要指定自定义的数据集下载路径而非依赖默认设置。对于不同的和框架,这一过程有所不同。 #### 使用`torchvision` 当通过`torchvision.datasets`下载数据集时,默认情况下这些数据会被存储在一个名为`.data`的文件夹内,位于运行脚本的工作目录下。为了改变这个行为并指定另一个保存位置,在创建数据集实例的时候可以传递参数`root`来设定新的路径[^2]: ```python from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) custom_path = './my_custom_data_directory' train_dataset = datasets.MNIST(root=custom_path, train=True, transform=transform, download=True) ``` 上述代码片段展示了如何将MNIST数据集下载至特定路径`./my_custom_data_directory`而不是默认的位置。 #### 自定义Keras/TensorFlow数据加载器 对于基于Keras或TensorFlow的应用程序来说,通常不会自动下载公共可用的数据集;相反,开发者需手动获取所需资源并将它们放置于期望的地方。然而,如果使用像`tfds.load()`这样的函数,则可通过提供`data_dir`参数来自定义下载目标: ```python import tensorflow_datasets as tfds builder = tfds.builder('mnist') builder.download_and_prepare(download_config=tfds.download.DownloadConfig( manual_dir='./another_custom_location')) dataset = builder.as_dataset(split=['train', 'test']) ``` 这段代码说明了怎样把MNIST数据集存放到`./another_custom_location`里去[^4]。 #### 总结 无论是采用PyTorch还是TensorFlow/Keras开发环境,都可以灵活调整外部资源(如预训练模型权重、图像/音频样本等)以及内部生成资料(比如日志记录、缓存文件等)的具体存放地点。这不仅有助于保持工作区整洁有序,而且便于团队协作共享素材或是部署到不同计算平台上执行推理任务。
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