tensorflow加载本地的数据集fashion-mnist

tensorflow加载本地的数据集fashion-mnist

fashion-mnist每次都要在网络上下载，速度非常慢，其实可以把它下载到本地，然后每次从本地加载数据；

本地加载fashion-mnist的使用方法如下：

编辑如下文件：

X\Python37\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\datasets\fashion_mnist.py

修改如下函数部分：

def load_data():

#原来是

#base = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/'

    base = "file:///D:/fashion_mnist_data/"

    files = [

        'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'train-images-idx3-ubyte.gz',

        't10k-labels-idx1-ubyte.gz', 't10k-images-idx3-ubyte.gz'

    ]

    paths = []

    for fname in files:

#原来是

#paths.append(get_file(fname, origin=base + fname,cache_subdir=dirname))

        paths.append(get_file(fname, origin=base + fname))

备注：一共需要修改2处，tf版本为2.1.0

然后将四个下载好的fashion-mnist-data文件直接复制到base中的指定文件夹中即可，

下次使用的时候就会直接取本地的数据了。