關於tensorflow入門keras的Fashion-mnist數據集無法下載的解決方法

                         QQ:3020889729                                                                                 小蔡

問題描述（聲明一下，本博客採用包含keras的tensorflow包）

在使用以下語句時，執行報錯——無法訪問/訪問超時/訪問被拒絕。

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

但是，這裏我們需要官方的數據集進行練習，就必須要進行下載數據的——既然通過load_data()默認下載不可以，那麼我們不如通過本地下載，再放入指定文件中來解決問題呢。（思路沒錯，init.py等函數中也確實包含如果數據存在就不需要下載的函數體部分，但是我最後解決還是花了點時間的——好了，廢話不多說，進入正題）

我們接下來的方法——就是通過本地下載數據集，然後放入指定路徑進行存放，使得load_data()可以讀取數據。

解決方法(建議至少運行過一次load_data()函數，創建需要的文件路徑)

補充提示：可以在按照我的方法解決問題前，運行一次相應的load_data()函數，這樣雖然不成功，但是會創建一個路徑——這樣下邊的步驟就可以直接進行了。

當然你也可以不——只是需要在C盤根目錄下創建對應的文件即可，但我想現在在查文檔的你，已經遇到問題了，所以算嘮叨一下吧。

1. 前往數據集下載網址直接下載需要的四個數據集。
   下載1: train-images-idx3-ubyte.gz
   下載2: train-labels-idx1-ubyte.gz
   下載3: t10k-images-idx3-ubyte.gz
   下載4: t10k-labels-idx1-ubyte.gz
2. 然後將數據集放入到C盤用戶文件夾的.keras文件下的datasets目錄裏（不要解壓哦）

具體如下：
1.點擊C盤下的用戶文件夾進入

2.點擊30208文件夾（這是我的root文件夾）進入

3.進入.keras文件夾

4.再進入datasets

5.進入fashion-mnist文件夾——這裏我們用fashion-mnist練習，所以將下載的數據集放進去這裏
（如果是mnist數據集就需要放進mnist文件夾——這樣的文件都是提前通過先使用keras的load_data()下載，雖然會失敗，但是會留下一個空目錄，就是我們下載到本地的數據集存放的地方。）

6.剪切數據存放

到這裏，我們再引用load_data()，就不會有問題了，它會直接讀取本地數據集。
也就是以下語句可以執行成功了。

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

如圖：

附上該入門練習的相關效果圖

我的學習思路總結（僅供參考，若有錯誤，還望海涵）

補充一下：一開始獲取數據得到的拆包數據——都屬於批處理類型的數據。

最後，附上官網教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification
個人覺得還是從官網入手學習可能會容易一些（因人而異）。
——預祝各位熱愛人工智能的各位學習進步，越來越優秀。