mnist数据集本地导入，及keras使用

大家都知道keras在使用mnist时需要在线下载数据之后才能继续执行后续代码，而mnist数据集的下载地址已经被墙了。

即：在使用时会报错：

from keras.datasets import mnist

在本地使用方法步骤如下：
1.下载本地：
蓝奏云下载地址：链接
解压之后是一个.npz文件。

编辑mnist.py（我的位置是C:\Users\LFY\envs\deep\Lib\site-packages\keras\datasets）或者pycharm中按住Ctrl点击上面那句代码的mnist即可打开mnisy.py文件:

编辑此.py文件为(把原先的源代码注释掉，增加下面的即可)：
（可以看到,源代码默认从亚马逊上下载mnist数据。）

def load_data(path='mnist.npz'):
    """Loads the MNIST dataset.

    # Arguments
        path: path where to cache the dataset locally
            (relative to ~/.keras/datasets).

    # Returns
        Tuple of Numpy arrays: `(x_train, y_train), (x_test, y_test)`.
    """
    # path = get_file(path,
    #                 origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz',
    #                 file_hash='8a61469f7ea1b51cbae51d4f78837e45')
    # with np.load(path, allow_pickle=True) as f:
    #     x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    #     x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    # return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
    path = r'D:\Download\mnist.npz' #此处的path是你下载的mnist.py的目录。加r的原因是 让斜杠‘\’不转义，或者可以把\替换为/ 和开头加r的效果相同。
    with np.load(path) as f:
    	x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    	x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

OK，可以加载了。