[Pytorch数据集下载] 下载MNIST数据缓慢的方案
Posted recoverableti
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[Pytorch数据集下载] 下载MNIST数据缓慢的方案相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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。
直接输入 file:///
会自行跳转
步骤三
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。
以上是关于[Pytorch数据集下载] 下载MNIST数据缓慢的方案的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
PyTorch学习7《PyTorch深度学习实践》——MNIST数据集多分类(Softmax Classifier)
CNN Mini-Fashion数据集以及Pytorch初体验