使用Keras实现神经网络

Question

我试图在我的电脑上实现这段代码，我遇到的问题是运行以下代码会出现错误：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = (fashion_mnist.load_data())
X_valid, X_train = X_train_full[:5000], X_train_full[5000:]
y_valid, y_train = y_train_full[:5000], y_train_full[5000:]

错误信息：

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\utils\data_utils.py in get_file(fname, origin, untar, md5_hash, file_hash, cache_subdir, hash_algorithm, extract, archive_format, cache_dir)
    251         urlretrieve(origin, fpath, dl_progress)
    252       except HTTPError as e:
--> 253         raise Exception(error_msg.format(origin, e.code, e.msg))
    254       except URLError as e:
    255         raise Exception(error_msg.format(origin, e.errno, e.reason))

Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/train-labels-idx1-ubyte.gz: 403 -- Forbidden

但是，如果我尝试单独下载数据，则不会出现“Forbidden”错误。我尝试从Google中加载数据而不是下载它，但是却遇到了另一个错误。

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-68fe7d0ac27a> in <module>
      1 fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
----> 2 (X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = (fashion_mnist)
      3 X_valid, X_train = X_train_full[:5000], X_train_full[5000:]
      4 y_valid, y_train = y_train_full[:5000], y_train_full[5000:]

TypeError: cannot unpack non-iterable module object

最终，我决定不使用load_data()方法，但仍然出现相同的错误，有没有其他方法可以解压并准备来自train-labels-idx1-ubyte的数据，而不使用上述方法？

PS：我尝试使用VPN，但仍然显示Forbidden。

- Ahmad

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这是哪个Keras版本？ - thushv89

最新版本为 2.3.1。 - Ahmad

Answer 1

如果已经正确下载了，你需要指定路径。
您是否尝试过如下文档所示的方式：(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = fashion_mnist.load_data(path="%yourLocalPath%")，请查看此处的文档。 tensorflow文档
如果未能正确下载，则第一个错误是由于你所在地区禁止访问 TensorFlow，可以使用 VPN。

- Bshr Eldebuch

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正如我之前提到的，我使用了 VPN 并检查了 IP，发现是奥地利的。我会像你建议的那样检查文档。 - Ahmad