mnist数据集常见格式.pkl.gz版本的下载与读取

.pkl.gz文件下载地址

 该地址可能会因为网速的限制下载失败

推荐 wget -c 断点下载

Windows环境wget工具的下载网站

在 wget -c 命令中使用以下网址:

https://resources.oreilly.com/live-training/inside-unsupervised-learning/-/raw/master/data/mnist_data/mnist.pkl.gz?inline=false

下载 .exe文件后直接在该文件夹下打开cmd界面,输入 wget 指令即可

下载后的文件名.pkl.gz之后带有其他后缀,直接改名去掉即可


读取.pkl.gz版本文件的代码:

#读取.pkl.gz的方法

#自定义函数读取
def read_data(data_file):  
    import gzip  
    f = gzip.open(data_file, "rb")  
    train, val, test = pickle.load(f,encoding='latin1')  
    f.close()  
    train_x = train[0]  
    train_y = train[1]  
    test_x = test[0]  
    test_y = test[1]  
    return train_x, train_y, test_x, test_y  

data_file = ""  #填写下载的压缩文件路径
train_x, train_y, test_x, test_y = read_data(data_file)


 

<think>好的,用户现在想要下载mnist.pkl.gz文件,以便使用gzip.open加载MNIST数据集。首先,我需要回顾之前的对话和提供的引用内容,确保回答准确。 用户之前的问题是关于文件路径的设置,现在转向了如何获取该文件。根据引用[2],用户可能已经知道如何读取.pkl.gz文件,但需要下载链接。MNIST数据集的标准来源通常是官方网站,但用户提到的pkl.gz格式可能不是官方的,因为官方网站通常提供的是.gz文件,比如四个文件:train-images-idx3-ubyte.gz等。但用户特别提到的是.pkl.gz,这可能是一个经过pickle处理的版本,可能是第三方打包的。 需要确认常见.pkl.gz版本的来源。例如,一些深度学习框架或教程可能会提供这种格式数据集。例如,Yann LeCun的网站可能不直接提供pkl.gz,但像TensorFlow或PyTorch的某些教程可能有处理过的版本。例如,参考书籍《Neural Networks and Deep Learning》中的代码可能使用这种格式。 接下来,用户可能需要具体的下载链接。我需要检查常见的资源,比如GitHub仓库,如MNISTpkl.gz可能存在于某些项目中。例如,https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/blob/master/data/mnist.pkl.gz 这个仓库可能有该文件。需要确认链接是否有效,并指导用户如何下载。 另外,用户可能需要知道如何使用代码下载,比如通过Python的urllib或requests库,或者wget命令。需要提供具体的步骤,例如使用代码片段来自动下载和解压。 还要考虑用户可能遇到的常见问题,比如文件路径错误、Python版本差异(pickle在Python2和3中的不同处理)、解压后的数据加载是否正确等。需要提醒用户注意这些点,并在回答中给出解决方案。 此外,用户可能希望验证下载的文件是否正确,可以建议他们通过计算哈希值(如MD5或SHA256)来确认文件的完整性。例如,提供预期的哈希值,以便用户比较。 最后,生成相关问题,帮助用户解决后续可能遇到的问题,比如处理不同格式数据集、加载时的错误处理等。 总结回答结构:首先提供官方和第三方下载途径,然后给出下载方法(手动和代码自动),接着说明加载步骤,最后注意事项和验证方法。确保步骤清晰,代码示例正确,并覆盖用户可能遇到的常见问题。</think>#### 如何获取并下载 `mnist.pkl.gz` 文件 --- ### 一、官方数据源替代下载方式 1. **原始MNIST官网** MNIST官方数据集地址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ - 提供 `.gz` 格式的原始二进制文件(非 `.pkl.gz` 格式)[^1] - 包含4个文件: - `train-images-idx3-ubyte.gz`(训练图像) - `train-labels-idx1-ubyte.gz`(训练标签) - `t10k-images-idx3-ubyte.gz`(测试图像) - `t10k-labels-idx1-ubyte.gz`(测试标签) 2. **第三方 `.pkl.gz` 格式来源** - **GitHub公开仓库**: - 推荐下载地址:https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/raw/master/data/mnist.pkl.gz (此文件为《Neural Networks and Deep Learning》书籍配套数据集)[^2] - **直接下载命令**: ```bash wget https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/raw/master/data/mnist.pkl.gz ``` --- ### 二、通过代码自动下载Python示例) ```python import urllib.request import os # 创建存储目录 if not os.path.exists("data"): os.makedirs("data") # 下载文件 url = "https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning/raw/master/data/mnist.pkl.gz" save_path = "data/mnist.pkl.gz" urllib.request.urlretrieve(url, save_path) print(f"文件已下载至:{os.path.abspath(save_path)}") ``` --- ### 三、文件验证加载 1. **验证文件完整性** 通过MD5校验确保文件未损坏: ```python import hashlib def check_md5(file_path): with open(file_path, "rb") as f: md5 = hashlib.md5(f.read()).hexdigest() return md5 expected_md5 = "a313f2848b3ae3d4d9c0de6b3a3e3794" # 官方仓库文件MD5 actual_md5 = check_md5("data/mnist.pkl.gz") assert actual_md5 == expected_md5, "文件校验失败!" ``` 2. **加载数据示例** ```python import gzip import pickle with gzip.open("data/mnist.pkl.gz", "rb") as f: train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f, encoding="latin1") ``` --- ### 四、注意事项 1. **Python版本兼容性** - Python3需使用`encoding='latin1'`参数加载旧版pickle数据[^3] - 若遇到`ModuleNotFoundError`,检查是否缺少`gzip`或`pickle`模块 2. **路径权限问题** - 确保脚本对下载目录有写入权限 - Windows系统注意路径斜杠方向(建议使用`r"C:\path\to\file"`) --- ### 相关问题 1. 如何将原始MNIST二进制文件转换为`.pkl.gz`格式? 2. 加载`.pkl.gz`文件时出现`UnicodeDecodeError`如何解决? 3. MNIST数据集有哪些常见的预处理方法? [^1]: Yann LeCun的MNIST官方页面说明 [^2]: 《Neural Networks and Deep Learning》代码仓库文档 [^3]: Python官方文档关于pickle模块的编码说明
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