gan运行提示Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
时间: 2023-12-18 20:02:59 浏览: 45
这是因为GAN需要加载MNIST数据集,但是数据集并没有下载到本地。你可以通过以下步骤下载并解压数据集:
1. 打开终端或命令行界面。
2. 进入到GAN代码所在目录。
3. 运行以下命令:
```
mkdir -p data/mnist
curl -o data/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
curl -o data/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
curl -o data/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
curl -o data/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
gunzip data/mnist/*.gz
```
这些命令将下载MNIST数据集,并将其解压到`data/mnist`目录中。之后,您应该就可以运行GAN了。
相关问题
python 不显示图像,提示Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz应该怎么改代码
这个提示是在下载MNIST数据集时出现的,可能是因为你的网络连接不稳定或者网站无法访问。你可以尝试使用其他的下载方式,例如使用Python的requests库下载数据集。
以下是一个使用requests库下载MNIST数据集的示例代码:
```python
import requests
import gzip
import os
# 下载MNIST数据集
def download_mnist():
if not os.path.exists('data'):
os.mkdir('data')
url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
file_names = ['train-images-idx3-ubyte.gz', 'train-labels-idx1-ubyte.gz',
't10k-images-idx3-ubyte.gz', 't10k-labels-idx1-ubyte.gz']
for file_name in file_names:
file_path = 'data/' + file_name
if not os.path.exists(file_path):
print('Downloading ' + file_name + '...')
response = requests.get(url_base + file_name, stream=True)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(gzip.decompress(response.content))
print('Done')
```
这段代码会将下载的数据集文件存储在当前目录下的一个名为“data”的文件夹中。如果你已经下载过数据集,这段代码不会重复下载文件。
你可以在你的代码中调用这个函数来下载MNIST数据集,例如:
```python
download_mnist()
```
下载完成后,你就可以使用这个数据集进行训练和测试了。
RuntimeError: Error downloading train-images-idx3-ubyte.gz
这个错误可能是由于下载MNIST数据集时出现的问题。你可以尝试以下几个步骤来解决这个问题:
1. 确保你的网络连接稳定,然后重试下载。
2. 尝试手动下载数据集并将其放入正确的目录中。你可以从这里下载MNIST数据集:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
3. 如果上述步骤都没有解决问题,你可以尝试使用其他的源来下载MNIST数据集。例如,你可以使用以下代码:
```
import torchvision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=True, download=True)
```
这将使用PyTorch内置的下载功能来下载MNIST数据集。如果使用这种方法下载数据集仍然失败,那么可能是网络或权限问题,你需要检查你的网络连接和文件权限。