有些小伙伴由于各種原因使用網(wǎng)絡代理不能下載Keras的數(shù)據(jù)集，同時又沒辦法去更改網(wǎng)絡代理的設置。這種情況下該怎么辦呢？接下來小編帶來了Keras無法下載loaddata的解決方式。沒錯，就是使用Keras離線數(shù)據(jù)集！
解決辦法：
直接在網(wǎng)上下載mnist.npz，放在本地，如：F盤根目錄。
直接寫：
mnist.load_data("F:mnist.npz")即可~
補充：解決Keras下，imdb.load_data(num_words=10000)無法下載數(shù)據(jù)集的問題
當我們按照deeplearning with python書里面的代碼教程來時，往往會出現(xiàn)數(shù)據(jù)集下載失敗的問題，
例如運行下面一段代碼
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
會去一個網(wǎng)站下載imdb.npz的數(shù)據(jù)集，這時很可能下載失敗，那么怎么辦呢？
可以在百度上先下載imdb.npz數(shù)據(jù)集，存放在一個文件夾內(nèi)，然后代碼改成如下：
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(path="/home/cc/datasets/imdb.npz", num_words=10000)哈哈，問題解決，是不是很簡單。
或者將下載好的imdb.npz文件放在主目錄下的 .keras/datasets文件夾下，在ubuntu系統(tǒng)里， .keras/datasets文件夾是隱藏起來的，在主目錄下按 ctrl+H，顯示隱藏文件夾。這樣就不用修改代碼了，./keras/datasets 就是代碼中下載文件的默認存儲文件夾。
以上就是Keras無法下載loaddata的解決方法，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
