Dataset not found. You can use download=True to download it
时间: 2024-01-27 18:03:35 浏览: 20
It seems like you are trying to access a dataset that is not available locally on your computer. You can use the `download=True` argument when loading the dataset to automatically download it from the internet. For example, if you are using the `torchvision` package in Python, you can load the MNIST dataset with:
```python
import torchvision.datasets as datasets
train_data = datasets.MNIST(root='data', train=True, transform=None, download=True)
```
This will download the MNIST dataset and save it to the `data` directory in your current working directory. Make sure you have enough disk space and a stable internet connection before downloading large datasets.
相关问题
Dataset not found or corrupted. You can use download=True to download it
这个错误通常出现在你在使用某个 Python 库或框架时需要用到数据集,但是数据集没有被正确地加载或者数据集文件损坏了。解决这个问题的方法通常是重新下载数据集,或者使用 download=True 参数来下载数据集。
具体来说,如果你使用的是 PyTorch,可以使用以下代码来下载数据集:
```python
import torchvision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)
```
如果你使用的是 TensorFlow,可以使用以下代码来下载数据集:
```python
import tensorflow_datasets as tfds
dataset = tfds.load(name='mnist', split='train', as_supervised=True)
```
请注意,不同的库和框架可能需要不同的代码来加载数据集。如果你仍然遇到问题,可以尝试查看相关库或框架的文档,或者在社区论坛上寻求帮助。
Traceback (most recent call last): File "D:\桌面文件\jotang\机器学习招新\图像分类数据集.py", line 20, in <module> mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( File "C:\Users\10640\anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 102, in __init__ raise RuntimeError("Dataset not found. You can use download=True to download it") RuntimeError: Dataset not found. You can use download=True to download it
这个错误提示是因为你尝试使用 `FashionMNIST` 数据集,但是该数据集在本地找不到。你可以使用 `download=True` 参数来下载该数据集。你可以尝试在代码中添加以下行来下载数据集:
```python
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True)
```
这将会在 `./data` 目录下下载并存储 FashionMNIST 数据集。确保你的代码中存在该目录,并且你有足够的权限来进行下载。如果问题还存在,请检查你的网络连接或者尝试使用其他镜像源下载数据集。