如何在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中下载train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz和t10k-labels-idx1-ubyte.gz。

你可以使用如下的Python代码来下载这些文件：

import urllib.request

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:
    url = url_base + file_name
    urllib.request.urlretrieve(url, file_name)

这段代码会依次下载四个文件，并将它们保存在当前工作目录下。你可以直接运行这段代码，或者将它保存在一个.py文件中，然后在命令行中执行该文件。

相关问题

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz读取与显示

好的，这个问题稍微有点不同，因为这个数据集的文件格式比较特殊。不过，我可以帮你解答这个问题。

首先，你需要下载和解压缩MNIST数据集的压缩文件，可以在以下网址找到下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

然后，你需要使用Python中的`gzip`模块来解压缩文件，以及使用`numpy`和`matplotlib`库来读取和显示图像。

以下是一个示例代码，用于读取和显示MNIST数据集中的前10个图像：

import gzip
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取MNIST数据集中的图像文件
with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
    file_content = f.read()

# 解析文件头
magic_num, num_images, num_rows, num_cols = struct.unpack('>4I', file_content[:16])

# 解析图像数据
image_data = np.frombuffer(file_content[16:], dtype=np.uint8)
image_data = image_data.reshape(num_images, num_rows, num_cols)

# 显示前10个图像
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
axes = axes.ravel()
for i in range(10):
    axes[i].imshow(image_data[i], cmap='gray')
    axes[i].axis('off')
plt.show()

在这个代码中，我们首先使用`gzip`模块打开压缩文件，并读取其中的所有内容。然后，我们使用`struct`模块解析文件头，获取图像数量、行数和列数等信息。接着，我们使用`numpy`库中的`frombuffer()`函数将图像数据读入一个一维数组中，并使用`reshape()`函数将其变形为一个三维数组，其中第一维是图像数量，第二维和第三维是图像的行数和列数。

最后，我们使用`matplotlib`库来显示前10个图像。和之前的例子类似，我们使用`subplots()`函数创建一个包含2行5列的子图表格，使用`ravel()`函数展平为一维数组，然后在循环中使用`imshow()`函数显示图像，使用`axis()`函数关闭坐标轴。

希望这个例子能帮助你更好地理解如何读取和显示MNIST数据集中的图像。

gan运行提示Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz

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。