mnist数据集问题怎么解决

这篇文章主要介绍“mnist数据集问题怎么解决”，在日常操作中，相信很多人在mnist数据集问题怎么解决问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”mnist数据集问题怎么解决”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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引发IOError，“不是gzip文件”

There is an error:

File "tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py", line 59, in extract_data
    bytestream.read(16)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/gzip.py", line 268, in read
    self._read(readsize)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/gzip.py", line 303, in _read
    self._read_gzip_header()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/gzip.py", line 197, in _read_gzip_header
    raise IOError, 'Not a gzipped file'

解决方法：

代码尝试从MNIST网站下载数据文件，并假设该文件在您的系统本地存在，则该文件已正确下载。您可能有一个损坏的文件，在这种情况下，删除它并重试可能会有所帮助。否则，请尝试通过浏览器直接获取数据。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data在未来的版本中将被移除解决方法

在学习神经网络时，经常会用到MNIST数据集，使用Tensorflow导入数据集的时候，使用以下方法有时会出现警告

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

解决方法是修改为以下代码

from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets
import tensorflow as tf
mnist = read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

成功导入结果

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

到此，关于“mnist数据集问题怎么解决”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！