如果手动下载了数据集，还能用tf.keras.utils.get_file这个函数吗

可以，但需要注意一些事项。

`tf.keras.utils.get_file` 函数的主要作用是下载网络上的数据集，并将其缓存到本地目录中。如果你手动下载了数据集，可以将其放在本地缓存目录的对应位置，然后调用 `get_file` 函数时传入 `cache_subdir` 参数指定本地缓存目录，函数会检查该目录是否存在数据集文件，如果存在则直接返回该文件的本地路径。

例如，假设你手动下载了名为 `my_dataset.zip` 的数据集，并将其解压到了本地目录 `/path/to/dataset` 中，你可以通过如下方式获取该数据集的本地路径：

import os
import tensorflow as tf

dataset_dir = '/path/to/dataset'
file_path = os.path.join(dataset_dir, 'my_dataset.zip')
cache_dir = os.path.expanduser('~/.keras/datasets/')
cache_subdir = 'my_dataset'
local_path = tf.keras.utils.get_file(file_path, origin=file_path, cache_subdir=cache_subdir, cache_dir=cache_dir)

在上述代码中，我们将 `file_path` 参数设置为本地数据集文件的路径，`origin` 参数设置为同样的路径，`cache_subdir` 参数设置为数据集的名称，`cache_dir` 参数设置为缓存目录的路径。当调用 `get_file` 函数时，它会检查 `~/.keras/datasets/my_dataset/my_dataset.zip` 是否存在，如果存在则直接返回该文件的本地路径，否则会将 `file_path` 拷贝到缓存目录中，并返回其本地路径。

需要注意的是，如果手动下载的数据集文件名与函数指定的 `filename` 参数不一致，函数会将下载的数据集文件重命名为 `filename`。因此，在手动下载数据集时，需要将数据集文件名设置为函数指定的 `filename` 参数。另外，如果手动下载的数据集文件不是压缩文件（例如 CSV 文件或图片文件），则可以直接将其放在数据集目录中，不需要解压缩。