jupyter 报错URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。
时间: 2023-12-14 19:03:20 浏览: 97
您好!这个报错通常是由于网络问题导致的无法连接到指定的 URL。您可以尝试以下几个解决方案:
1. 首先,确保您的网络连接正常,可以尝试使用浏览器访问该 URL(https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5)来确认是否可以成功连接和下载文件。
2. 如果您的网络连接正常,但仍然无法连接到该 URL,则可能是由于网络访问限制或防火墙设置导致的。***
相关问题
输入以上代码后,jupyter显示这个Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5: None -- [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。,怎么解决
这个错误通常是由于网络连接问题导致的。解决方法可能有以下几种:
1. 检查网络连接:确保您的计算机可以访问互联网,并且没有任何网络连接问题。
2. 使用代理:如果您使用了代理服务器,请确保代理配置正确,并且允许访问 `https://storage.googleapis.com` 这个地址。
3. 使用本地缓存:您可以尝试使用本地缓存来下载模型权重文件。在代码中添加以下代码,将模型权重文件下载到本地缓存中:
```python
import os
from keras.utils.data_utils import get_file
# 模型权重文件存储路径
weights_path = '~/.keras/models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
# 下载模型权重文件
if not os.path.exists(weights_path):
weights_url = 'https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5'
get_file('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5', weights_url, cache_subdir='models')
# 加载预训练的VGG16模型
model = VGG16(weights=weights_path)
```
这段代码将使用 `get_file` 函数将模型权重文件下载到 `~/.keras/models/` 目录下。如果已经下载过,将会直接使用本地缓存的文件。
请尝试以上方法,如果问题仍然存在,请确保您的网络连接和代理配置正确,并且允许访问模型权重文件的地址。
URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz: None -- unknown url type: https
这个错误提示表明你的程序无法从指定的 URL 地址 `https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz` 下载 MNIST 数据集。可能是由于网络连接问题、代理设置或防火墙等原因导致的。
你可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 检查网络连接是否正常,确保能够访问互联网。
2. 如果你使用的是代理服务器,请检查代理设置是否正确。
3. 如果你使用的是防火墙,请确保已经允许程序访问互联网。
4. 尝试使用其他下载 MNIST 数据集的方法,例如使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 来下载数据集。
以下是使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 函数下载 MNIST 数据集的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 进行数据预处理
x_train = x_train.reshape((60000, 784)) / 255.
x_test = x_test.reshape((10000, 784)) / 255.
# 构建模型并训练
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)
# 在测试集上评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)
```
在上面的代码中,我们使用 `tf.keras.datasets.mnist.load_data()` 函数加载 MNIST 数据集,并进行数据预处理。然后,我们构建模型并训练,最后在测试集上评估模型。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)