sklearn.datasets加载MNIST Original报错的解决方法

最新推荐文章于 2025-07-18 11:51:43 发布
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分类专栏： python 文章标签： python sklearn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lssc4205/article/details/81085511
本文提供了解决因网络原因导致sklearn.datasets无法正常下载MNIST数据集的问题方案。建议手动下载mnist-original.mat文件并放置于mldata文件夹内，同时在fetch_mldata时指定data_home为该目录。

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

问题：由于国内网络无法正常访问mldata，导致sklearn.datasets下载MNIST Original时出现连接错误
这里写图片描述
解决方法：通过其它方法获取mnist-original.mat文件，在当前文件夹下面新建mldata文件夹，并放入.mat文件，同时在datasets.fetch_mldata时需指定data_home为当前目录。
这里写图片描述

附.mat文件百度网盘地址：
链接: https://pan.baidu.com/s/1NeXUrEMCHTJKaL6O1JVHnw 提取码: nekb

Sklearn中的helloworld之MNIST数据集加载问题
guihenao4010的博客
12-25 2830
如何正确的加载MNIST数据集 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工手写的70000个数字的图片，每个图片有784个特征，即28*28的像素点。每张图像都用其代表的数字标记。此数据集堪称机器学习领域的“hello world”。 那么我们如何使用该数据集呢？ 1、首先需要导入如下包 from sklearn.datasets import fetch_mldata 2、随后在网上下...
【机器学习】Sklearn导入手写数字数据集 Mnist 失败的解决办法
酱懵静的博客
11-03 4376
导入手写数字数据集Mnist失败的解决办法：ImportError: cannot import name 'fetch_mldata' from 'sklearn.datasets' (D:\Python\Python3.9\lib\site-packages\sklearn\datasets\__init__.py)
Pytorch下载Mnist手写数据识别训练数据集的代码详解
最新发布
yuanpan的专栏
07-18 422
摘要：该代码通过torchvision.datasets.MNIST加载MNIST测试集，设置参数包括：存储路径('./data')、加载测试集(train=False)、自动下载(download=True)和图像转换(转换为[0,1]范围的张量)。返回的数据集对象包含10,000个28×28的灰度手写数字图像，可直接用于模型测试。该方法是PyTorch中处理标准数据集的典型方式，为深度学习任务提供便捷的数据加载功能。
minist-original.mat
05-01
minist-original.mat文件 机器学习数据分析数据集 mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home='scikit_learn_data')
sklearn使用fetch_mldata(‘MNIST original’)读取mnist数据集出错解决办法
weixin_42947848的博客
09-04 5196
利用mnist数据集进行手写数字识别案例，运行以下代码时报错 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") mnist 报错图片 下面是我从网上搜索找到的2种解决办法，亲测均有效，希望对遇到此问题的你也有帮助！ 解决办法 1.下载mnist-original.mat https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/ml
mnist-original.mat数据集下载
12-13
mnist手写数字数据集，或者到“智能算法”微信公众号里回复mnist下载
sklearn导入手写数字数据集Mnist
weixin_62100318的博客
01-15 1038
查看网上资源后发现fetch_mldata工具包已经不再使用，需要使用 fetch_openml工具包。网络还有一些其他的文章，对现成的数据集进行下载后使用，相关文章如下。安装下面代码即可导入手写数字数据集Mnist。在根据网课导入数据集Mnist时发生报错。
解决sklearn下载MNIST数据集报错的简易方案
在代码示例中，fetch_mldata('MNIST Original', data_home='./datasets')的调用展示了如何指定本地数据存储位置来加载mnist数据集。这里，'MNIST Original'是数据集的名称，data_home指定了数据集存储的本地路径。...
加载MNIST数据集
Lucid1024的博客
02-22 2152
MNIST数据集的加载，SGD分类器的训练。
机器学习实践—基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow2第二版—第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据(Chapter13 Loading and Preproces
bigcindy的博客
07-10 1503
目前为止，我们只使用了能放在内存中的数据集，而深度学习往往使用非常大而无法放在RAM中的数据集。其它深度学习库可能对处理这种大型数据集比较棘手，但是TensorFlow很容易完成，这得归功于其数据API(Data API)，即只需创建一个数据对象，然后赋值其数据位置和转换方法即可。TensorFlow会处理好各种细节，例如多线程、队列、批处理等等。同时TensorFlow数据API与tf.keras合作非常好。 TensorFlow数据API可以读取文本文件、二进制文件。TFRecord是一个易用且高效的
mnist-original数据
06-23
mnist-original
mnist-original.zip
08-16
MNIST手写数字图像数据集
mnist_all.mat
01-14
这个是一个人脸数据库，可以用于做人脸识别使用，配合深度学习工具箱使用
机器学习fetch_mldata 无法加载MINIST数据的解决方案
zkbutt的博客
05-07 7878
使用sklearn目前无法加载数据，提示 urllib.error.HTTPError: HTTP Error 500: Internal Server Error from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata(‘MNIST original’) 解决方案下载数据包及解压读取的代码： https...
sklearn使用fetch_mldata('MNIST original')读取mnist数据集出错
Make AI，Not War
03-31 6277
sklearn使用fetch_mldata(‘MNIST original’)读取mnist数据集出错解决办法 著名的** Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow**第三章使用mnist数据集，但是书上的代码却不能正常加载数据。 出错界面 当然，上面还有很长一段内容。 出错原因 也就是说，fetch_mldata...
解决AttributeError: module ‘sklearn.datasets‘ has no attribute ‘samples_generator‘
On the road
12-29 3474
报错代码 X, color = datasets.samples_generator.make_swiss_roll(n_samples=1500) 报错信息 AttributeError: module 'sklearn.datasets' has no attribute 'samples_generator' 解决办法 X, color = datasets.make_swiss_roll(n_samples=1500) =删除samples_generator= 欢迎大家交流学习，任何问
fetch_mldata('MNIST Original')出错
qq_41312839的博客
01-28 1939
scikit-learn的函数fetch_mldata()在第一次执行下载mnist数据集的时候会一直报错，这里我把下载好的mnist-original.mat数据集放在datasets/mldata文件夹下，然后执行就不会报错了。 数据集下载地址:https://pan.baidu.com/s/10z5_qoRrsTnR5F3EJuUC0w 然后改一下文件路径，即运行以下语句即可： ...
AttributeError: module ‘sklearn.datasets‘ has no attribute ‘samples_generator‘解决
weixin_39417324的博客
02-19 2773
这种错误很常见，一般看到是sklearn的包出现这种“啥啥模块或对象没有啥啥属性”问题，直接上网搜就可以， 这个就是版本更新后，把这个sample_generator删掉了，直接这样调就可以： X, color = datasets.make_s_curve(2000, random_state=0) ...
‘MNIST’数据集报错解决方法
weixin_44932725的博客
01-23 2356
** 'MNIST’数据集报错解决方法 ** 问题一： 在TensorFlow中，当库scikit-learn的版本在0.2及以上时或者在0.2以下时，MNIST数据集的导入方法： 解决： 在0.2X版本中使用： from sklearn.datasets import fetch_openml mnist=fetch_openml('MNIST Original) 在0.2以下版本中使用： from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist=fetch_mld
帮我看看这行代码对不对，如果不对请帮我改正：import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as matplt import matplotlib.pyplot as plt import wordcloud as wc from wordcloud import WordCloud import sklearn as sk from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import tensorflow as tf import PIL from PIL import Image,ImageFilter fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() print("numpy:", np.__version__) print("pandas:", pd.__version__) print("matplotlib:", matplt.__version__) print("jieba:", jieba.__version__) print("wordcloud:", wc.__version__) print("sklearn:", sk.__version__) print("tensorflow:", tf.__version__) print("pillow:", PIL.__version__)
03-15
<think>好的，我现在需要检查用户提供的Python代码的正确性并提供修改建议。首先，用户提到代码导入了多个常用库，比如pandas、numpy、matplotlib、wordcloud、sklearn、tensorflow等，还加载了一些机器学习数据集如fashion_mnist、mnist、cifar10，并且打印各库的版本号。具体问题在于重复加载数据集和未导入jieba库却调用了其版本属性。 首先，我需要分析代码中可能存在的错误点。用户提到重复的数据集加载，这可能指同一数据集被多次加载，例如在TensorFlow中，mnist可能通过不同的方式加载了两次，比如通过keras.datasets和tensorflow.examples.tutorials.mnist，不过后者在较新版本中可能已被弃用，导致重复或错误。另外，用户指出未导入jieba库却调用了其版本属性，比如可能代码中有类似`print(jieba.__version__)`的语句，但由于没有导入jieba，会导致NameError。 接下来，我需要考虑如何正确加载这些数据集。例如，TensorFlow中的数据集通常通过tf.keras.datasets来加载，如fashion_mnist、mnist、cifar10等。如果用户使用旧的方法加载mnist，比如从tensorflow.examples.tutorials.mnist导入，这可能在当前版本中不可用，导致错误。因此需要统一使用tf.keras.datasets中的方法，避免重复或过时的导入方式。 然后，关于版本号的打印，正确的做法是导入库后访问其__version__属性。但需要注意，并非所有库都有这个属性，比如TensorFlow通常使用tf.__version__，而jieba如果没有被导入，调用jieba.__version__会报错。因此需要检查是否有未导入的库被引用，特别是jieba的情况，用户提到未导入却调用了，所以需要添加导入语句或者删除相关代码。 可能用户提供的代码结构类似： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import sklearn import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist, mnist, cifar10 # 可能还有from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data之类的重复导入 # 打印版本 print(pd.__version__) print(np.__version__) print(sklearn.__version__) print(tf.__version__) print(jieba.__version__) # 这里未导入jieba，导致错误 此外，用户可能加载了多个数据集，比如同时用两种方式加载mnist，造成重复。 修改建议应包括： 1. 删除重复的数据集加载代码，统一使用tf.keras.datasets中的方法。 2. 导入jieba库或删除相关的版本打印代码。 3. 确保所有使用的库都已正确导入，并检查版本属性的正确访问方式。 另外，可能还需要注意某些数据集如mnist在TensorFlow中的正确加载方式，避免使用已弃用的模块。例如，tensorflow.examples.tutorials.mnist在TensorFlow 2.x中已被移除，因此需要使用tf.keras.datasets.mnist.load_data()。 最后，建议用户检查代码中是否存在其他潜在问题，比如未使用的导入库，或者版本打印时的属性是否正确。例如，matplotlib的版本通常通过matplotlib.__version__访问，但用户可能导入了pyplot作为plt，因此需要正确引用。</think>以下是代码检查及修改建议： ### 一、代码问题分析 1. **重复数据集加载问题** TensorFlow 2.x已移除`tensorflow.examples.tutorials.mnist`模块[^1]。若代码中存在以下两种加载方式会导致错误： ```python from tensorflow.keras.datasets import mnist # 正确方式 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 已废弃 ``` 2. **未导入jieba库** 若代码中包含`print(jieba.__version__)`但未添加`import jieba`，会触发`NameError`。 3. **版本号打印规范** - `sklearn`的版本属性为`__version__` - `tensorflow`需通过`tf.__version__`访问 - 需确保所有库已正确安装 ### 二、修正后的代码 ```python # 导入库 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import sklearn import tensorflow as tf import jieba # 添加缺失的库 # 加载数据集（统一使用keras.datasets） from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist, mnist, cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 示例加载MNIST # 打印版本号 print("Pandas版本:", pd.__version__) print("NumPy版本:", np.__version__) print("Scikit-learn版本:", sklearn.__version__) print("TensorFlow版本:", tf.__version__) print("jieba版本:", jieba.__version__) # 已修复 ``` ### 三、关键修改说明 1. **删除重复数据集加载** 仅保留`tensorflow.keras.datasets`的标准加载方式，避免兼容性问题。 2. **补充缺失的库导入** 添加`import jieba`以支持分词库调用。 3. **版本号打印优化** 增加版本描述文字提升可读性，规范属性调用方式。 ### 四、验证建议 1. 安装依赖库： ```bash pip install pandas numpy matplotlib wordcloud scikit-learn tensorflow jieba ``` 2. 运行代码后检查： - 数据集是否成功加载（如MNIST图像维度应为$(28,28)$） - 控制台是否正常输出版本号（无`ModuleNotFoundError`）
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