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[Pytorch数据集下载] 下载MNIST数据缓慢的方案

时间:2020-02-02 01:02:51      阅读:357      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:sources   mic   路径   byte   style   运行   http   窗口   javascrip   

步骤一

首先访问下面的网站,手工下载数据集。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用。

步骤二

把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口。
技术图片
直接输入 file:/// 会自行跳转

步骤三

技术图片
command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件

    resources = [
        'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz',
        'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz',
        'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
        'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
    ]

替换成

    resources = [
        'file:///Users/sonata/Documents/DataSet/train-images-idx3-ubyte.gz',
        'file:///Users/sonata/Documents/DataSet/train-labels-idx1-ubyte.gz',
        'file:///Users/sonata/Documents/DataSet/t10k-images-idx3-ubyte.gz',
        'file:///Users/sonata/Documents/DataSet/t10k-labels-idx1-ubyte.gz',
    ]

然后重新运行,发现文件夹已经添加,并且下载成功了。

[Pytorch数据集下载] 下载MNIST数据缓慢的方案

标签:sources   mic   路径   byte   style   运行   http   窗口   javascrip   

原文地址:https://www.cnblogs.com/recoverableTi/p/12250622.html

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