【Deepin 20系统】Tensorflow2.x离线下载cifar-10-python.tar.gz如何配置使用cifar10.load_data()

简介: 文章讨论了在Deepin 20系统上使用Tensorflow 2.x时,如何通过离线方式配置使用CIFAR-10数据集。

问题

环境:

Linux系统
Tensorflow2.x
python3.8
VScode

在使用tensorflow2.x的以下源码时

cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

会自动联网,下载数据集https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz,但是终端下载会很慢,本人通过浏览器下载后,该压缩包应该放置在哪呢?

解决方法

(1)解压压缩包路径自己定,本人解压路径是,这里称为path

/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/datasets/cifar-10-python

(2)找到load_data()这个函数的文件cifar10.py。本人的Tensorflow2.x是通过anaconda安装的,所以文件路径是

/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/datasets/cifar10.py

(3)把path注释掉,换成解压的数据集文件夹的路径

/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/tensorflow/python/keras/datasets/cifar-10-python

1.png

其他环境的解决办法

不管是什么系统或者使用的keras,在编译器中,鼠标放在load_data()上,右键跳转到定义,或者ctrl+左键,自动跳转到函数定义,在该文件里修改数据集路径即可

cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

这里本人使用的VScode编辑器

2.png

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