概述
一、今天在学习capsuleNet时，在github上找到了keras在mnist数据集上训练的源码，但是运行时被卡在了一个地方，就是keras中自带的minist.load_data()函数，后来通过CTRL+右键寻其源码发现，原来加载数据的那个网址被墙了，代码如下：
def load_data(path='mnist.npz'): path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz', file_hash='8a61469f7ea1b51cbae51d4f78837e45') f = np.load(path) x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test'] f.close() return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
于是就很好解决了，在网上找一个mnist.npz数据，本地加载就ok了！
二、有时
由于服务器防火墙的原因jupyter notebook不能远程连接服务器，因此不好调试大数据量的代码，所以可以利用最原始的python命令来一行一行的查看输出结果。
最后
以上就是风趣冰棍为你收集整理的【python人工智能开发过程中的小技巧——keras在线加载mnist数据集】的全部内容，希望文章能够帮你解决【python人工智能开发过程中的小技巧——keras在线加载mnist数据集】所遇到的程序开发问题。
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