载入MNIST数据集出错 [问题点数:20分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
keras加载MNIST数据集方法
由于公司网络限制,因此使用keras自带的<em>MNIST</em><em>数据集</em>加载方法   (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()   是不可行的,所以只能另辟蹊径。   第一种方法:   import gzip import keras from six.moves import cPickle from keras imp...
Keras导入Mnist数据集出错解决方案
Mnist<em>数据集</em>导入<em>出错</em> 在进行Mnist手写识别的项目中,出现了Mnist<em>数据集</em>下载<em>出错</em>的问题,报出以下错误: Exception: URL fetch failure on https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz: None -- [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失...
【keras】解决 example 案例中 MNIST 数据集下载不了的问题
前言: keras 源码中下载<em>MNIST</em>的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz'),数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了,导致 <em>MNIST</em> 相...
mnist教程中使用自己的数据,load_data该如何定义?
在学习mnist时使用官方数据包, 换成自己的<em>数据集</em>,(x_train, y_train)=mnist.load_data()代码中的mnist该怎样替换? 直接删除mnist,提示load_data未定义,自己随机添加一个数据名例如“s”,则报错提示s未定义,请问该怎么修改?
Dataset之MNIST:自定义函数mnist.load_mnist根据网址下载mnist数据集(四个ubyte.gz格式数据集文件)
Dataset之<em>MNIST</em>:自定义函数mnist.load_mnist根据网址下载mnist<em>数据集</em>(四个ubyte.gz格式<em>数据集</em>文件) 目录 下载结果 运行代码 下载结果 运行代码 mnist.py文件 # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: ...
利用keras进行分类
Classifier做classifier的时候,本来是按照莫烦的教程一步一步做的,但是总是在mnist.load_data这部分<em>出错</em>,说是无法链接到https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz,我上网也找了一些解决方案都不行。然后我看到程序上有说明: 第一次运行的时候,会在https://s3.amazonaws.com/img-dataset
mnist.load_data()出现错误
解决方法:本地导入 1.下载mnist.npz文件 mnist.npz链接 2.将上述文件放于合适位置,我放在了.\python35\Lib\site-packages\keras\datasets中 3.在.\python35\Lib\site-packages\keras\datasets中找到mnist.py,用notepad++打开如下 将path改成minist.npz的路径即可 ...
【keras】 案例 mnist.load_data() 报错解决
在运行这个代码的时候  直接崩溃    timeout    error   链接超时   然后就想到 天朝的墙   ...最为一个穷B 怎么舍得买梯子 于是打开百度一下你就智障   查到 可以 自己下载 mnist.npz  到  然后运行成功      C:\Users\Administrator\.keras\datasets  注意这是我个人的路径 具体 自...
成功解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte'
成功解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte' 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './data\\mnist\\train-i...
读取MNIST数据集并显示数据集图片 完全解析
# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image #unit8(无符号的整数,unit8是0~255 def img_show(img):...
TensorFlow进行MNIST手写数据识别报错:
return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt) IndexError: index 0 is out of bounds for axis
获取MNIST数据的几种方法
获取<em>MNIST</em>数据的几种方法 <em>MNIST</em>是一个非常常见的<em>数据集</em>,数据量小,方便读入内存,而且直观可见,在实现各种机器学习算法的时候,经常可以用来当小白鼠实验。这里介绍几种获取<em>MNIST</em>的方法,包括直接从某个链接下载<em>数据集</em>的方案,也有利用python库间接下载的方案。 方法1. 官网下载 <em>MNIST</em><em>数据集</em>的版权在Yann LeCun教授手上,在他的主页下载即可。 http://yann.lecun...
mnist = tf.keras.datasets.mnist mnist.load_data() ConnectionRefusedError
keras.datasets下载<em>数据集</em>时,由于文件是存储在亚马逊的服务器上,运行代码时一般会报如下错误: Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz --------------------------------------------------------------------------...
Linux 下mnist.load_data()出错
1.将mnist.pkl.gz下载到本地路径~/.keras/datasets/ 2.使用cPickle加载下载的数据 import gzip import cPickle f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb') (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cPickle.load(f) f.close() 参考1 参考2 ...
sklearn.datasets加载MNIST Original报错的解决方法
问题:由于国内网络无法正常访问mldata,导致sklearn.datasets下载<em>MNIST</em> Original时出现连接错误 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。 附.mat文件百度网盘地址:https:...
求助mnist 数据集运行报错,求大佬帮忙解决下 搞了好几天
Traceback (most recent call last): File "E:\mycodes\studyCodes\shenjingwangluo\TensorFlow\mnist_test
出现Permission denied的解决办法
提示 Permission denied 解决的办法: $ sudo chmod -R 777 某一目录 其中 -R 是指级联应用到目录里的所有子目录和文件 777 是所有用户都拥有最高权限
解决PermissionError: [Errno 13] Permission denied: './data\\mnist\\train-images-idx3-ubyte'
1.问题描述  最近在跑github上的一个DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)项目(项目代码路径:https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow)时,遇到了下面的问题: 2018-12-17 22:46:22.845004: I tensorflow/core/plat...
在测试tensorBroad中在运行mnist_with_summaries.py时NotFoundError: Failed to create a directory:
在运行mnist_with_summaries.py时NotFoundError: Failed to create a directory: 下面是解决方案,在红色方框中,加入‘/’即可
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:/DATA/mnist'
Minist 问题1,PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:/DATA/mnist' 在jupter notebook 用Keras操作的https://elitedatascience.com/keras-tutorial-deep-learning-in-python#step-4的 其中读入数据部分搞了小半天,太烦人,最...
Dataset之MNISTMNIST(手写数字图片识别+csv文件)数据集简介、下载、使用方法之详细攻略
Dataset之<em>MNIST</em>:<em>MNIST</em>(手写数字图片识别+csv文件)<em>数据集</em>简介、下载、使用方法之详细攻略 目录 <em>MNIST</em><em>数据集</em>简介 <em>MNIST</em><em>数据集</em>下载 <em>MNIST</em><em>数据集</em>使用方法 <em>MNIST</em><em>数据集</em>简介 MNIS下手写体数字图片像素表示矩阵 带有数字类别的train.csv、测试文件test.c...
MNIST数据集转换为csv格式
def convert(imgf, labelf, outf, n):    f = open(imgf, &quot;rb&quot;)    o = open(outf, &quot;w&quot;)    l = open(labelf, &quot;rb&quot;)    f.read(16)    l.read(8)    images = []    for i in range(n):        image = [ord(l.read(...
tensorflow学习——read_data_sets一直报连接超时
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("<em>MNIST</em>_data/",one_hot=True) print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape) 这是一个简单的小例子,只是获取<em>数据集</em>,但是
按照TensorFlow官方文档导入MNIST数据集失败的解决
按照TensorFlow官方文档导入<em>MNIST</em><em>数据集</em>失败的解决
MNIST手写数字数据集读取方法
<em>MNIST</em>是一个非常有名的手写体数字识别<em>数据集</em>,在很多资料中,这个<em>数据集</em>都会被用作深度学习的入门样例。 <em>数据集</em>下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ <em>数据集</em>简介: 1、共有4<em>数据集</em>,下载之后并将其解压保存在磁盘中(最好放在你代码执行目录下,方便后期使用。)如新建一个文件夹D:*****\<em>MNIST</em>_data存放数据。 train-images-idx3...
MNIST-Tensorflow新手教程
在TensorFlow中文社区学习的帖子,好久没写博客了,这个教程非常适合新手学习,附上链接如下: http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html <em>MNIST</em>是一个数字识别的<em>数据集</em>,笔记本一直是win10,就用spyder跑了一下,感觉很好。第一次的代码仿佛helloworld一样拥有新生儿纯洁的面孔,期间也出了很多莫名其妙的bu...
本讲MNIST数据集中,标签数据为什么要用独热编码而不是直接用数字的数值本身?...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt; ...
python脚本下载并解码MNIST数据遇到的问题
使用如下方式下载<em>MNIST</em>数据的时候, import input_data mnist = input_data.read_data_sets(‘<em>MNIST</em>_data’, one_hot=True) 出现了如下图所示的错误,即数据类型不匹配: 有两种解决办法: (1)切换python版本,比如原来使用python,改用python3,
python对Minist数据集读取
使用python对Minist<em>数据集</em>中图片集读取,并保存成图片集合,读取label<em>数据集</em>并保存在label.txt文件中。
我的mnist运行报错,请问是那出现问题了?
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import argparse #解析训练和检测数据模块 import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf FLAGS = None def main(_): # Import data mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True) # Create the model x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) #此函数可以理解为形参,用于定义过程,在执行的时候再赋具体的值 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # tf.zeros表示所有的维度都为0 b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.matmul(x, W) + b #对应每个分类概率值。 # Define loss and optimizer y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # The raw formulation of cross-entropy, # # tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.nn.softmax(y)), # reduction_indices=[1])) # # can be numerically unstable. # # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the raw # outputs of 'y', and then average across the batch. cross_entropy = tf.reduce_mean( tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) # Test trained model correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data', help='Directory for storing input data') FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) ``` ```下面是报错: TimeoutError Traceback (most recent call last) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in do_open(self, http_class, req, **http_conn_args) 1317 h.request(req.get_method(), req.selector, req.data, headers, -> 1318 encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding')) 1319 except OSError as err: # timeout error ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in request(self, method, url, body, headers, encode_chunked) 1238 """Send a complete request to the server.""" -> 1239 self._send_request(method, url, body, headers, encode_chunked) 1240 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in _send_request(self, method, url, body, headers, encode_chunked) 1284 body = _encode(body, 'body') -> 1285 self.endheaders(body, encode_chunked=encode_chunked) 1286 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in endheaders(self, message_body, encode_chunked) 1233 raise CannotSendHeader() -> 1234 self._send_output(message_body, encode_chunked=encode_chunked) 1235 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in _send_output(self, message_body, encode_chunked) 1025 del self._buffer[:] -> 1026 self.send(msg) 1027 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in send(self, data) 963 if self.auto_open: 964 self.connect() 965 else: ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\http\client.py in connect(self) 1399 self.sock = self._context.wrap_socket(self.sock, -> 1400 server_hostname=server_hostname) 1401 if not self._context.check_hostname and self._check_hostname: ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\ssl.py in wrap_socket(self, sock, server_side, do_handshake_on_connect, suppress_ragged_eofs, server_hostname, session) 400 server_hostname=server_hostname, 401 _context=self, _session=session) 402 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\ssl.py in __init__(self, sock, keyfile, certfile, server_side, cert_reqs, ssl_version, ca_certs, do_handshake_on_connect, family, type, proto, fileno, suppress_ragged_eofs, npn_protocols, ciphers, server_hostname, _context, _session) 807 raise ValueError("do_handshake_on_connect should not be specified for non-blocking sockets") 808 self.do_handshake() 809 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\ssl.py in do_handshake(self, block) 1060 self.settimeout(None) -> 1061 self._sslobj.do_handshake() 1062 finally: ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\ssl.py in do_handshake(self) 682 """Start the SSL/TLS handshake.""" 683 self._sslobj.do_handshake() 684 if self.context.check_hostname: TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败。 During handling of the above exception, another exception occurred: URLError Traceback (most recent call last) in () 57 help='Directory for storing input data') 58 FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args() - 59 tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py in run(main, argv) 46 # Call the main function, passing through any arguments 47 # to the final program. - 48 _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) 49 50 in main(_) 15 def main(_): 16 # Import data - 17 mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True) 18 19 # Create the model ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py in read_data_sets(train_dir, fake_data, one_hot, dtype, reshape, validation_size, seed) 238 239 local_file = base.maybe_download(TRAIN_LABELS, train_dir, 240 SOURCE_URL + TRAIN_LABELS) 241 with open(local_file, 'rb') as f: 242 train_labels = extract_labels(f, one_hot=one_hot) ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\base.py in maybe_download(filename, work_directory, source_url) 206 filepath = os.path.join(work_directory, filename) 207 if not gfile.Exists(filepath): 208 temp_file_name, _ = urlretrieve_with_retry(source_url) 209 gfile.Copy(temp_file_name, filepath) 210 with gfile.GFile(filepath) as f: ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\base.py in wrapped_fn(*args, **kwargs) 163 for delay in delays(): 164 try: 165 return fn(*args, **kwargs) 166 except Exception as e: # pylint: disable=broad-except) 167 if is_retriable is None: ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\base.py in urlretrieve_with_retry(url, filename) 188 @retry(initial_delay=1.0, max_delay=16.0, is_retriable=_is_retriable) 189 def urlretrieve_with_retry(url, filename=None): 190 return urllib.request.urlretrieve(url, filename) 191 192 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in urlretrieve(url, filename, reporthook, data) 246 url_type, path = splittype(url) 247 248 with contextlib.closing(urlopen(url, data)) as fp: 249 headers = fp.info() 250 ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in urlopen(url, data, timeout, cafile, capath, cadefault, context) 221 else: 222 opener = _opener 223 return opener.open(url, data, timeout) 224 225 def install_opener(opener): ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in open(self, fullurl, data, timeout) 524 req = meth(req) 525 526 response = self._open(req, data) 527 528 # post-process response ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in _open(self, req, data) 542 protocol = req.type 543 result = self._call_chain(self.handle_open, protocol, protocol + 544 '_open', req) 545 if result: 546 return result ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in _call_chain(self, chain, kind, meth_name, *args) 502 for handler in handlers: 503 func = getattr(handler, meth_name) 504 result = func(*args) 505 if result is not None: 506 return result ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in https_open(self, req) 1359 def https_open(self, req): 1360 return self.do_open(http.client.HTTPSConnection, req, -> 1361 context=self._context, check_hostname=self._check_hostname) 1362 1363 https_request = AbstractHTTPHandler.do_request_ ~\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\urllib\request.py in do_open(self, http_class, req, **http_conn_args) 1318 encode_chunked=req.has_header('Transfer-encoding')) 1319 except OSError as err: # timeout error -> 1320 raise URLError(err) 1321 r = h.getresponse() 1322 except: URLError: In [ ]:
解决Mnist数据集难以下载问题
让程序自动下载老是未响应,我们可以自行下载,然后找到.Keras文件夹中的dataset文件,直接把下载的Mnist.npz文件弄到里面。 1.科学上网 chrome打开https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 直接自动下载 2.找国内的镜像源下载 可以用清华的,拉了半天找到了Mnist的下载地方 网址鼠标使劲往下拉,就能找到htt...
mnist 数据库 python 加载出错 !!
RT. Anaconda python 3.4 中 加载数据<em>出错</em>,显示;UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x90 in posi
python 3.6导入sas数据集出错
base=pd.read_sas(r'E:\SAS\xindai_1810.sas7bdat',encoding='utf-8')导入时<em>出错</em>。 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc8 in position 0: invalid continuation byte 应该是sas<em>数据集</em>与python的编码不同的原因吧,sas默认EUC。但我不会改,求大神指教
keras mnist数据集下载出错
在使用mnist.load_data()时, Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 因为防火墙的原因,登录不了aws。 此时,需要我们手动下载mnist<em>数据集</em>: https://github.com/ForrestJo/datasets/blob/master/mnist.npz 使用方法...
mnist-original.mat数据集下载
mnist手写数字<em>数据集</em>,或者到“智能算法”微信公众号里回复mnist下载
详解IDX-Ubyte文件格式 及 python读取(转)
https://blog.csdn.net/qq_20936739/article/details/82011320 转载于:https://www.cnblogs.com/wxx-wxx/p/9856894.html
常用数据集Datasets-Keras数据的导入
写在前面,笔者最近在学习tensorflow(附一个tensorflow中文官方链接https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification)。遇到了一些问题,下面内容为解决方法。仅适合如笔者一般的小白~~ 问题:已有数据的导入 笔者根据文档中的提供的模块下载数据失败,于是选择其他方式下载了数据到指定的文件。 如图,仅...
Permission denied,解决方法
Permission denied: 出现的原因的是:没有权限进行读、写、创建文件、删除文件等操作。 解决方法:输入命令 sudo chmod -R 777  /工作目录, 例如:sudo chmode -R 777 /home/HDD,此时就可以在该路径下进行一系列的操作。 sudo:是linux系统管理指令,是允许系统管理员让普通用户执行一些或者全部的root命令的一个工具。 -...
运行keras mnist_mlp.py错误解决
运行  python mnist_mlp.py  后 有如下错误:   Using TensorFlow backend. Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz Traceback (most recent call last):   File "mnist_mlp.py", l
MNIST_data
#http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html import tensorflow as tf import tensorf
mnist
1、./data/mnist/get_mnist.sh 获取<em>数据集</em> 2、./data/mnist/get_mnist.sh <em>数据集</em>转化 3、CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt网络结构 4、CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet_solver.prototxt网络超参数的设置 5、./examples
sklearn学习过程中mnist数据集的导入问题
先说主要问题: 案例中的原始方法,如下是行不通。不知道是网络上<em>数据集</em>改位置了还是怎么的 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('<em>MNIST</em> original') 具体解决方法: 首先在github上手动下载<em>数据集</em>文件 https://github.com/amplab/datascience-sp1...
《深度学习入门》3.6手写数字识别代码分析
代码块1:读入<em>MNIST</em>数据 p70duru<em>MNIST</em>.py: import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录中的文件而进行的设定 from dataset.mnist import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True,...
mnist库
mnist库是最常用的库,但是有几个不同的版本。 1 https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 如果用keras自带的example,会从这个地址下载。但是由于某种原因,下载不下来。 http://blog.csdn.net/jsliuqun/article/details/64444302 这个博客也记录了下载不下来,用其他的方
pycharm运行mnist_show.py出现如下问题,
# 这是深度学习入门这本书里的一段代码,请问这个问题是什么意思以及怎样解决? 报错如下:(下面有源代码)Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 17:13:21) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] on win32 runfile('E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py', wdir='E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03') Converting train-images-idx3-ubyte.gz to NumPy Array ... Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3296, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "", line 1, in runfile('E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py', wdir='E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03') File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2019.1.1\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "E:/PycharmProjects/deep-learning-from-scratch-master/ch03/mnist_show.py", line 13, in (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) File "E:\PycharmProjects\deep-learning-from-scratch-master\dataset\mnist.py", line 106, in load_mnist init_mnist() File "E:\PycharmProjects\deep-learning-from-scratch-master\dataset\mnist.py", line 76, in init_mnist dataset = _convert_numpy() 源代码为:# coding: utf-8 mnist_show.py:::: import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image def img_show(img): pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img)) pil_img.show() (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False) img = x_train[0] label = t_train[0] print(label) # 5 print(img.shape) # (784,) img = img.reshape(28, 28) # 把图像的形状变为原来的尺寸 print(img.shape) # (28, 28) img_show(img) mnist.py::: # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You should use Python 3.x') import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num = 60000 test_num = 10000 img_dim = (1, 28, 28) img_size = 784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading " + file_name + " ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path = dataset_dir + "/" + file_name print("Converting " + file_name + " to NumPy Array ...") with gzip.open(file_path, 'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16) data = data.reshape(-1, img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file, 'wb') as f: pickle.dump(dataset, f, -1) print("Done!") def _change_one_hot_label(X): T = np.zeros((X.size, 10)) for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 return T def load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False): """读入<em>MNIST</em><em>数据集</em> Parameters ---------- normalize : 将图像的像素值正规化为0.0~1.0 one_hot_label : one_hot_label为True的情况下,标签作为one-hot数组返回 one-hot数组是指[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]这样的数组 flatten : 是否将图像展开为一维数组 Returns ------- (训练图像, 训练标签), (测试图像, 测试标签) """ if not os.path.exists(save_file): init_mnist() with open(save_file, 'rb') as f: dataset = pickle.load(f) if normalize: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].astype(np.float32) dataset[key] /= 255.0 if one_hot_label: dataset['train_label'] = _change_one_hot_label(dataset['train_label']) dataset['test_label'] = _change_one_hot_label(dataset['test_label']) if not flatten: for key in ('train_img', 'test_img'): dataset[key] = dataset[key].reshape(-1, 1, 28, 28) return (dataset['train_img'], dataset['train_label']), (dataset['test_img'], dataset['test_label']) if __name__ == '__main__': init_mnist()
深度学习理论基础12-手写数字识别
本节实践一下'前向传播'.即将使用真正的数据和模型了(虽然这个模型不是自己训练的), 想想还是有点小激动嗯。(马上就能发明机器人,推翻人类暴政,走向人生巅峰了。) 本节大体分为3个内容 想办法搞到图片数据 一次处理一张 一次处理100张(批量且高效率的) --------<em>MNIST</em><em>数据集</em>-------- 这是机器学习领域最出名的<em>数据集</em>之一。 <em>MNIST</em><em>数据集</em>是由0到9的数字图像...
Tensorflow 加载MNIST数据集解决方法(包含Mnist资源网盘下载)
前言 Tensorflow 官网入门流程,第一个例子开始运行,出现Mnist<em>数据集</em>下载问题,该文件存在于外网,导致下载失败。 解决方法如下。 (注:对了,这个是Ubuntu环境下的测试,其他的Linux系统可能也通用吧我没测试,如果有小伙伴测试过了,欢迎留言说明下。) 例子: # 官网例子网址:https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/b...
TensorFlow官方文档里面,MNIST数据集 input_data
TensorFlow官方文档里面, <em>MNIST</em><em>数据集</em> input_data
下载mnist数据集的正确姿势
目录树结构: . ├── dataset │ └── mnist.py └── main.py dataset中报错了下载mnist数据的代码,下载的mnist数据以及缓存也会保存在这个文件中。 # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('Yo...
使用keras下载mnist数据集的问题
首先,下载mnist<em>数据集</em>到本地,下载地址:https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 保存到一个文件夹中, 然后编码:(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(’/home/mayahong/NLP/TensorFlow/tensorflow-101-master/mnist/...
MNIST 数据下载 Keras数据文档下载
<em>MNIST</em> data:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/Keras 数据下载:http://keras.io/datasets/Loss function:https://keras.io/objectives/https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tuorials/mnist/beginners/Pycharm无法安装P...
keras.datasets 在loaddata时,无法下载问题解决
由于公司设置网络代理, mnist.load_data()失败,原因是公司的网络代理未设置导致。解决办法: 直接在网上下载mnist.npz,放在本地,如:F盘根目录。 直接写: mnist.load_data(&quot;F:\mnist.npz&quot;)即可...
应对mnist数据因网站无法加载的问题
WARNING:tensorflow:From d:\vscode project\lstm\new.py:6: read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version. 解决办法: 自己新建一...
Can't connect to host '*.*.*.*': 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有响应,连接尝试失败。...
SVN服务器信息: 操作系统:CentOS 6.5 SVN版本: svn --version svn, version 1.8.11 (r1643975) compiled Apr 27 2015, 03:11:15 on x86_64-unknown-linux-gnu Copyright (C) 2014 The A...
详解 MNIST 数据集
<em>MNIST</em> <em>数据集</em>已经是一个被”嚼烂”了的<em>数据集</em>, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.<em>MNIST</em> <em>数据集</em>可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47
MNIST数据库加载
<em>MNIST</em> The <em>MNIST</em> dataset comprises 60,000 training examples and 10,000 test examples of the handwritten digits 0–9, formatted as 28x28-pixel monochrome images. 我们所说的<em>MNIST</em>就是一个手写数字图片的数据库,里面有60,000个
MNIST数据集转为图片形式输出
前期工作 1、下载<em>MNIST</em><em>数据集</em>(四个压缩包),并将四个压缩包的内容解压出来,如下图: 2、在运行代码目录下,建立data文件夹,data文件夹下包含两个子文件夹data_a、data_c,最后在data_c文件夹下建立以0~9为名的十个文件夹,如下图:...
Keras: MNIST数据集下载失败问题
原帖地址:https://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu/article/details/78492718 问题:keras.datasets.mnist.load_data()失败,原因是外网上不了。 解决步骤:新版本下,原帖方法需要做一些改动。     (1)原帖提供的下载地址下载<em>数据集</em>:下载链接:https://pan.baidu.com/s/1jH6uFFC...
加载MNIST报错:Timeout Error [WinError 10060]
解决办法指路:https://blog.csdn.net/landcruiser007/article/details/79346982 感谢blog主,须删可删
EMNIST数据集怎么读取啊
在tensorflow下用读取mnist<em>数据集</em>的方法读emnist<em>数据集</em>总是显示多了几个标签monkey:50.gifmonkey:50.gifmonkey:50.gif
Python解析mnist出错的解决方法
Python解析mnist的方法:http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51244423#comments同很多网友一样,博主在用Python运行时,常出现以下错误:UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in
tensorflow下载mnist数据时出错
tensorflow使用代码 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import gzip import os import tempfile import numpy from six.moves import
TensorFlow mnist数据集路径 MNIST_data 数据下载问题
安装好TensorFlow后,按教程输入如下命令时,会出现不能下载数据的问题。from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(&quot;<em>MNIST</em>_data/&quot;, one_hot = True)问题一般是连接超时或者下载失败,这是因为下载地址默认为:https://st...
深度森林跑demo-mnist时遇到的URL问题
keras 源码中下载<em>MNIST</em>的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz'),数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了,导致 <em>MNIST</em> 相关的案例都卡在数...
python3.6中的fetch_mldata无法下载mnist数据集
1.自己下载mnist<em>数据集</em>,下载地址:https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat 2.然后把这个.mat文件放到  ~/scikit_learn_data/mldata 文件夹 3.重新运行程序,fetch_mldata('<em>MNIST</em> original') 将可以工作...
关于amazonaws中S3服务URL失效(Request has expired)问题解决(上)
亚马逊提供的S3服务入手还挺简单的,前一段时间搞得S3,今天同事告知上传到S3的图片URL失效,大概访问URL情况如下: 一通查找,以下链接跟我问题一样,不过其中提到的S3 settings文件找不到,也就不了了之,有知道的大神欢迎告知。 https://stackoverflow.com/questions/15853928/django-compressor-heroku-s3-req...
Keras中如何解决MNIST数据集无法下载的问题
        keras 源码中使用  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()  这句命令下载<em>MNIST</em>,而这个过程中需要访问 :url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz,但是访问该url的地址被墙了,所以我们可以先将mnist的包下载下来,再将代码稍作修改...
[keras]如何解决MNIST 数据集下载不了的问题
keras 源码中下载<em>MNIST</em>的方式是 path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz'),数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。但是在最近的学习过程中,如果直接从官网的链接下载的话会非常的慢,...
tensorflow入门之使用mnist识别手写数字
      问题:    .......       ssl.SSLError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748) 解决方法:     打开终端,输入: /Applications/Python\ 3.6/Install\ Certificates.command ...
Keras练手项目之MNIST手写数字识别
工作需求需要跑一个深度学习的程序,但是不是在以前用过的Ubuntu和Win10上,所以很难受....这个项目需要搭建:TensorFlow、Keras如果搭建环境可以参考这个:https://blog.csdn.net/zlase/article/details/78572041搭建好了之后发现了错误,不能加载其手写体的<em>数据集</em>.....参考了这篇博客,确切说是转了一下这个博客,搞定了:https:...
Keras 浅尝之MNIST手写数字识别
最近关注了一阵Keras,感觉这个东西挺方便的,今天尝试了一下发现确实还挺方便。不但提供了常用的Layers、Normalization、Regularation、Activation等算法,甚至还包括了几个常用的数据库例如cifar-10和mnist等等。 下面的代码算是Keras的Helloworld吧!利用MLP实现的<em>MNIST</em>手写数字识别: from keras.models im
mnist数据载入
data_load.py# encoding: utf-8 """ @author: monitor1379 @contact: yy4f5da2@hotmail.com @site: www.monitor1379.com@version: 1.0 @license: Apache Licence @file: mnist_decoder.py @time: 2016/8/16 20:03对MNI
深度学习笔记四:MNIST实战
写一个神经网络来实现对于<em>MNIST</em><em>数据集</em>的手写体分类任务
mnist.load_data()遇到IOError: CRC check failed 0xc187cf56L != 0x14c5212fL
i try to load the mnist dataset by writing : from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() but i get the following error : IOError: CRC check failed 0xc187cf
mnist手写体数据加载碰到问题解决方案
1 直接下载mnist.pkl.gz数据文件,速度快,否则网速蛋疼,并且多次不成功,重启idle等后,还要清空keras下的mnist.gz更是很不方便,渣渣。 2 mnist.load_data()函数返回的对象data包含是一个三元组tuple: 应该这样构造 (X_train, y_train),(X_val,y_val), (X_test, y_test) = mnist.load_d
用keras实验mnist数据
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Oct 30 19:44:02 2017@author: user """from __future__ import print_function # 导入numpy库, numpy是一个常用的科学计算库,优化矩阵的运算 import numpy as np np.random.seed(1337) # 导入mn
Keras框架神经网络算法训练MNIST分类准确率(实验)
<em>MNIST</em><em>数据集</em>信息参考:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html <em>MNIST</em>是手写数字0~10图片<em>数据集</em>,每一张图片包含28*28个像素。 <em>MNIST</em>训练<em>数据集</em>包含:(1.)60000张图片的像素信息,表示成一个[60000,28,28]的张量;(2.)60000张图片的标签信息,表示成一个[60000,10]的矩阵,因为图片的标签是介于0-9的数
【keras】python mnist_mlp.py下载数据集mnist.npz失败的解决
环境    环境:ubuntu 16.04 LTS(ubuntu-16.04.4-server-amd64)    已安装:tensorflow, theano, keras, anaconda要解决的问题   #python  keras-master/examples/mnist_mlp.py   因下载<em>数据集</em>失败而终止运行keras开发包下载 1)浏览器直接下载,keras-master.z...
keras无法load_data()解决方法
由于默认是从amazon网站下载,被墙了,所以采取折中方案,使用浏览器下载好, 例如imdb.npz, 然后使用如下代码解析。 import numpy as np # Load test data imdb_data = np.load('imdb.npz') imdb_data_dict = dict(zip(('train_data', 'train_label', 'test_da...
Mnist数据集的加载及运行
1.下载MINIST<em>数据集</em>有两种方法 (1)手动下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist四个压塑包                          train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes)                           train-labels-idx1...
本地导入Mnist的数据集的方法
完整代码的下载路径:https://download.csdn.net/download/lxiao428/11029921 很多人在介绍Mnist<em>数据集</em>的时候都是通过库在网上下载,我以前也是这么做的,但是今天发现远程服务器关闭连接了,而我本地又有这个Mnist<em>数据集</em>,我就想怎么讲训练数据和测试数据导入到我的代码训练中,网上找了好久都没有办法,so,搜肠刮肚找到的这个办法。 #加载Mnis...
mnist,自己手写一个数字总是验证不正确
jupyter上运行结果如下 ## 导入数据 ``` (x_train,y_train), (x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],28,28,1).astype('float32') x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],28,28,1).astype('float32') x_train /= 255 x_test /= 255 y_train = np_utils.to_categorical(y_train,10) y_test = np_utils.to_categorical(y_test,10) ``` ## 训练网络 ``` model = Sequential() model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), activation = 'relu', input_shape = (28,28,1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2))) model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), activation = 'relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation = 'relu')) model.add(Dense(10,activation = 'softmax')) model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = Adadelta(), metrics = ['accuracy']) model.fit(x_train,y_train,batch_size=100,epochs=20) ``` ## 训练结果 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201712/18/1513607157_995645.png) ## 用自己手写的数字验证结果总是同一个数字 ``` # 将图片转为灰度图并调整为28*28大小 def convert_gray(f, **args): rgb=io.imread(f) gray=color.rgb2gray(rgb) dst=transform.resize(gray,(28,28)) return dst ``` test_gray_resize = convert_gray('number3.png') ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201712/18/1513607490_324155.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201712/18/1513607537_288275.png) 运行结果如上,我手写的数字3,预测结果是6,后面不管我用哪个自己手写的图片验证,预测结果都是6,刚开始做深度学习,出现bug真是愁好几天,大神求解惑
mnist数据集常见格式(npz、gz等)简介
mnist手写数字识别是很多人步入深度学习殿堂的第一课,也是一个最常用的库,目前掌握到的主要有四个不同的版本。 1、npz版本 网址:https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz,由于显而易见的原因,无法访问。 npz实际上是numpy提供的数组存储方式,简单的可看做是一系列npy数据的组合,利用np.load函数读取后得到一个类似字典的
keras例子之Mnist案例
#-*- coding: utf-8 -*- """ mnist识别例子,使用卷积神经网络 """ import os import sys import time import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.optimizers import SGD,RMSprop from keras.utils impor
Keras学习(一)MNIST 识别---DNN 实现
【本系列博文是学习 Keras 的笔记,Keras 版本为2.1.5,主要的参考资料为:Keras中文文档】 我们直接从一个简单的 DNN <em>MNIST</em> 的例子开始学习,程序代码来自于 Keras 的 examples 中的 mnist_mlp.py 这个例子非常简单,我们只实现一个具有 Dropout 层的 DNN。 网络的建立和训练 首先<em>载入</em>模块相关的模块:Sequen...
mnist数据集图片提取出来
# -*- coding: UTF-8 -*- # 把mnist<em>数据集</em>转成图片做测试,图片更为通用 import cv2 import os from keras.datasets import mnist import numpy as np str_1 = 'mnisttrain' str_2 = 'mnisttest' if os.path.exists(str_1): os...
Keras载入mnist数据集出错问题解决方案
找到本地keras目录下的mnist.py文件 通常在这个目录下。 ..\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets 下载mnist.npz文件到本地 下载链接如下。 https://pan.baidu.com/s/1C3c2Vn-_616GqeEn7hQQ2Q 修改mnist.py文件为以下内容,并保存 from __future__ i...
填充数据集的时候出现错误 请教各位~
请教各位大神 fill(ds)的时候出现异常Failed to enable constraints. One or more rows contain values violating non-nu
linux运行keras程序报错
安装了keras,运行一个实例,报错TypeError: sigmoid_cross_entropy_with_logits() got an unexpected keyword argument
imdb.npz reuters.npz boston_housing.npz下载
包含Keras<em>数据集</em>: imdb.npz/reuters.npz/boston_housing.npz 相关下载链接://download.csdn.net/download/weixin_40710
阅读源码遇到的一些TF、keras函数及问题2(--小白笔记)
numpyhstackab与numpyvstackab numpytileab keraslayerscoreDense keraslayersconvolutionalConvolution2D keraslayersconvolutionalDeconvolution2D keraslayersnormalizationBatchNormalization 附常用网络层 Dense层 Activ
Keras学习(一):macOS下安装与实例测试
macOS+Keras:安装与mnist_cnn实例测试
gcforest 深度森林原理及实现
文章目录论文和实现整体架构多粒度扫描模块实现级联森林模块优势(相对DNN): 深度学习最大的贡献是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂representation...
动态规划入门到熟悉,看不懂来打我啊
持续更新。。。。。。 2.1斐波那契系列问题 2.2矩阵系列问题 2.3跳跃系列问题 3.1 01背包 3.2 完全背包 3.3多重背包 3.4 一些变形选讲 2.1斐波那契系列问题 在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n&gt;=2,n∈N*)根据定义,前十项为1, 1, 2, 3...
EXT中文教程(实例版).pdf下载
EXT中文教程(实例版).pdf,希望对各位朋友有用, 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/iytbxfmwxf/2635095?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/iytbxfmwxf/2635095?utm_source=bbsseo[/url]
系统分析与设计案例2下载
精选系统分析与设计案例,实用专业,易学易用,希望有用, 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/brucelong/4584717?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/brucelong/4584717?utm_source=bbsseo[/url]
Java_NIO原理解析下载
Java NIO非堵塞技术实际是采取Reactor模式,或者说是Observer(观察员)模式为我们监察I/O端口,如果有内容进来,会自动通知我们,这样,我们就不必 开启多个线程死等,从外界看,实现了流畅的I/O读写,不堵塞了。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sunleisoft/3079782?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sunleisoft/3079782?utm_source=bbsseo[/url]
相关热词 c# 数组类型 泛型约束 c#的赛狗日程序 c# 传递数组 可变参数 c# 生成存储过程 c# list 补集 c#获得所有窗体 c# 当前秒数转成年月日 c#中的枚举 c# 计算校验和 连续随机数不重复c#
我们是很有底线的