scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题
scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题
0. 写在前面
参考书
《Python数据科学手册》
工具
python3.5.1,Jupyter Lab
1. 问题描述
如题,显示下载超时,链接不上,不能下载等。
2. 解决办法
直接下载MNIST数据集。
https://github.com/amplab/datascience-sp14/raw/master/lab7/mldata/mnist-original.mat
然后把数据集保存到mldata文件夹中:

3. 参考链接
我的CSDN:https://blog.csdn.net/qq_21579045
我的博客园:https://www.cnblogs.com/lyjun/
我的Github:https://github.com/TinyHandsome
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行~
欢迎大家过来OB~
by 李英俊小朋友
scikit-learn使用fetch_mldata无法下载MNIST数据集的问题的更多相关文章
- mnist数据集下载——mnist数据集提供百度网盘下载地址
mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mn ...
- 下载MNIST数据集脚本input_data源码
# Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 ( ...
- 超快速度下载MNIST数据集
Download mnist dataset and extract in 1 second! For Caffe users: create $CAFFE/data/mnist/get_mnist_ ...
- 从零到一:caffe-windows(CPU)配置与利用mnist数据集训练第一个caffemodel
一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数 ...
- 使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战(一)
个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231 ...
- 实践详细篇-Windows下使用VS2015编译的Caffe训练mnist数据集
上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下 ...
- windows下使用caffe测试mnist数据集
在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1 ...
- TensorFlow 下 mnist 数据集的操作及可视化
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 首先需要连网下载数据集: mnsit = input_data.read_data ...
- 基于Keras 的VGG16神经网络模型的Mnist数据集识别并使用GPU加速
这段话放在前面:之前一种用的Pytorch,用着还挺爽,感觉挺方便的,但是在最近文献的时候,很多实验都是基于Google 的Keras的,所以抽空学了下Keras,学了之后才发现Keras相比Pyto ...
随机推荐
- IDA调试android so的.init_array数组
参考: http://www.itdadao.com/articles/c15a190757p0.html 一. 为什么要调试init_array init_array的用途 1. 一些全局变量的初始 ...
- 用vector代替实现二维数组
vector可以用来模拟数组,当然也可以用来模拟二维数组: 定义如:vector<int>a[100]; 相当于定义了一个100行的数组,当每行的大小是不确定的 模板应用如下: #in ...
- python的tkinter对话框
import tkinter.messagebox #这个是消息框,对话框的关键 root = tkinter.Tk() root.withdraw() a=tkinter.messagebox.sh ...
- css3线性渐变兼容
火狐浏览器: background:-moz-linear-gradient(top, red, rgba(0, 0, 255, 0.5)); 谷歌: .l6{background: -webkit- ...
- C#多线程学习 之 线程池[ThreadPool]
在多线程的程序中,经常会出现两种情况: 一种情况: 应用程序中,线程把大部分的时间花费在等待状态,等待某个事件发生,然后才能给予响应 这一般使用ThreadPo ...
- (转)Linux内核本身和进程的区别 内核线程、用户进程、用户线程
转自:http://blog.csdn.net/adudurant/article/details/23135661 这个概念是很多人都混淆的了,我也是,刚开始无法理解OS时,把Linux内核也当做一 ...
- WPF 使用MultiBinding ,TwoWay ,ValidationRule ,需要注意的事项
当wpf使用multibinding时, 其内部的validaterule的value 是其多个Binding的值, 要根据情况去验证, 还有就是在做IMultiConverter的ConvertBa ...
- spring-data-cassanra的简单使用
之前写了JAVA操作cassandra驱动包,现在来看看spring-data对cassandra的支持.这里是spring-data-cassandra的官方文档:http://docs.sprin ...
- go http 下载视频(TS码流文件)(推荐一个网站学习 go example)
视频 http下载代码 dn.go(注意:代码很ugly,没怎么花时间) 总体感觉特别简单,网上看了下 net/http ,io这2个库的使用, 几分钟就写完了,感觉cpp 在做工具这块 开发效率的 ...
- DL杂谈
好久不写了,几点这次项目经验吧,本次训练位多任务训练,主要目的训练人脸角度,具体公司项目不细谈. 讲一下主要碰到的坑: 1 最主要问题,网络结构不对称,导致主任务与辅助任务之间的梯度关系不平衡从而导致 ...