os.makedirs("../../data/mnist", exist_ok=True)

This code creates a directory named "mnist" inside the "data" directory, which is two levels above the current directory. If the directory already exists, it does nothing. If it doesn't exist, it creates it. The "exist_ok=True" argument tells the function to not raise an error if the directory already exists.

相关问题

Traceback (most recent call last): File "c:/Users/86157/Desktop/2.py", line 6, in <module> train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\d2l\torch.py", line 209, in load_data_fashion_mnist download=True) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 68, in __init__ self.download() File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 129, in download makedir_exist_ok(self.raw_folder) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\site-packages\torchvision\datasets\utils.py", line 50, in makedir_exist_ok os.makedirs(dirpath) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 210, in makedirs makedirs(head, mode, exist_ok) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 210, in makedirs makedirs(head, mode, exist_ok) File "D:\Program Files\kc\anco\envs\pytorch\lib\os.py", line 220, in makedirs mkdir(name, mode) PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问。: '../data'

这个错误通常是由于权限问题导致的。在运行程序时，尝试创建目录 '../data' 时被拒绝访问。

你可以尝试以下解决方法：

1. 以管理员身份运行你的代码编辑器或者命令提示符。右键点击代码编辑器或者命令提示符的图标，选择“以管理员身份运行”。
2. 将目标目录（'../data'）的权限设置为可写。右键点击目标目录，选择“属性”，进入“安全”选项卡，确保你的用户账户有写入权限。
3. 将目标目录更改为你当前有写入权限的目录。你可以修改代码中的目录路径或者将数据集下载到你当前的工作目录下。

希望以上解决方法能够帮助你解决权限问题。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够给出更准确的解答。

1.数据集构建：附件“mnist.rar”为扫描的手写数据图像，请对该图像进行切分，以将其中阿拉伯数字部分形成类似mnist的手写数据集。过程： 1)先从图像中切割感兴趣区域，即四个黑点框定的区域； 2)从感兴趣区域中切出每个数字的小片，并将每个小片按照如下的规则进行命名：图像原来的文件名_“行号”_“列号”.jpg 3)同义数字的切片放在一个目录下。建成的数据集结构如下图所示： 2.将数据集拆按照7:3的比例拆分为训练集和测试集合，拆分原则：同一名同学的手写体要么全部在训练集中，要么全部在测试集中。 3.构建一个卷积神经网络进行手写题图像分类。 4.利用训练集对模型进行训练，由于数据量有限，因此不做精度要求，只要能开始训练即可。

好的，我可以帮助你完成这个任务。

首先，你需要解压缩“mnist.rar”文件，然后使用图像处理库（如OpenCV）对图像进行切分。以下是一个简单的Python代码示例，用于提取每个数字的小片：

import cv2
import os

# 定义感兴趣区域
roi = [(50, 100), (400, 100), (50, 600), (400, 600)]

# 读取图像
img = cv2.imread('mnist.png')

# 切割感兴趣区域
for i in range(4):
    x, y = roi[i]
    crop = img[y-50:y+50, x-50:x+50]
    # 切割数字小片
    for j in range(10):
        num_crop = crop[10*j:10*(j+1), :]
        filename = "num{}_{}_{}.jpg".format(i+1, j+1)
        # 保存数字小片
        cv2.imwrite(os.path.join('dataset', filename), num_crop)

在这个示例中，我们定义了四个感兴趣区域，然后使用OpenCV库读取图像并进行切割。对于每个区域，我们切割出10个数字小片，并将它们保存到“dataset”文件夹中。

接下来，你可以使用以下代码将数据集拆分为训练集和测试集：

import os
import random
import shutil

# 定义数据集路径和拆分比例
data_dir = 'dataset'
train_dir = 'train'
test_dir = 'test'
split_ratio = 0.7

# 创建训练集和测试集目录
os.makedirs(train_dir, exist_ok=True)
os.makedirs(test_dir, exist_ok=True)

# 遍历所有数字小片
for file in os.listdir(data_dir):
    # 获取数字类别和文件名
    num = file.split('_')[0]
    filename = os.path.join(data_dir, file)
    # 随机划分训练集和测试集
    if random.random() < split_ratio:
        shutil.copy(filename, os.path.join(train_dir, num))
    else:
        shutil.copy(filename, os.path.join(test_dir, num))

在这个示例中，我们遍历数据集中的所有数字小片，并随机将它们划分为训练集和测试集。要确保同一名同学的手写体要么全部在训练集中，要么全部在测试集中，我们可以根据文件名中的信息来进行划分。

最后，你可以构建一个简单的卷积神经网络来对手写数字图像进行分类。以下是一个可能的模型架构：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Dense, Flatten

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(20, 20, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在这个模型中，我们使用了两个卷积层和两个最大池化层来提取特征。然后我们使用了两个全连接层来进行分类。最后，我们使用了softmax函数来产生10种不同的输出，对应于0到9的数字。

你可以使用类似以下的代码来训练模型：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 定义训练数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 从文件夹中读取训练数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(20, 20),
    color_mode='grayscale',
    batch_size=32,
    class_mode='categorical')

# 训练模型
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=10)

在这个示例中，我们使用了Keras库中的ImageDataGenerator类来生成训练数据，然后使用fit_generator()函数进行模型训练。

希望这个示例能够对你有所帮助！