MNIST 数据集打不开

### 解决无法打开MNIST数据集的方法

当遇到无法正常加载MNIST数据集的情况时，可以尝试以下方案来解决问题。

#### 方法一：手动下载并放置数据文件
如果网络连接不稳定导致自动下载失败，可以选择手动获取所需的数据文件。访问官方提供的[MNIST 数据集页面](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，下载四个必要的二进制.gz格式压缩包[^1]：

- train-images-idx3-ubyte.gz
- train-labels-idx1-ubyte.gz
- t10k-images-idx3-ubyte.gz
- t10k-labels-idx1-ubyte.gz

请注意保持这些文件处于未解压状态，并将其存储至指定目录下，例如`/data/MNIST/raw`或根据个人环境调整为其他合适位置如 `D:\aaa\pytorch-exercise\0my-exercise\data\MNIST\raw`。

from torchvision.datasets import MNIST
import os

# 设置自定义根目录路径
root_dir = 'D:/aaa/pytorch-exercise/0my-exercise/data'
os.makedirs(os.path.join(root_dir, "MNIST", "raw"), exist_ok=True)

dataset = MNIST(root=root_dir, download=False)

#### 方法二：使用TensorFlow替代方式读取
对于某些特定情况下仍然无法成功加载的问题，也可以考虑采用来自 TensorFlow 的输入管道来进行初步测试。这种方法适用于验证是否是因为 PyTorch 特定版本或其他因素引起的问题[^2]。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
print(f'Training set size: {len(mnist.train.images)}')

上述两种途径能够帮助克服由于各种原因造成的 MNIST 数据集不可用难题。选择最适合自己当前开发环境的方式实施即可迅速恢复正常的实验流程[^3]。