Keras下载数据失败，本地导入

fashion = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion.load_data()

错误如下：

我们可以手动下载所需要的数据到本地或上传到服务器。然后通过如下的代码对压缩的文件进行加压缩读取。

def load_data(path, files):import gzip  ###解压缩gz文件paths = [path + each for each in files]with gzip.open(paths[0],'rb') as lbpath:train_labels = np.frombuffer(lbpath.read(), np.uint8, offset=8)  #frombuffer将data以流的形式读入转化成ndarray对象 #第一参数为stream,第二参数为返回值的数据类型，第三参数指定从stream的第几位开始读入with gzip.open(paths[1],'rb') as imgpath:train_images = np.frombuffer(imgpath.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(train_labels), 28, 28)with gzip.open(paths[2],'rb') as lbpath:test_labels = np.frombuffer(lbpath.read(), np.uint8, offset=8)with gzip.open(paths[3],'rb') as imgpath:test_images = np.frombuffer(imgpath.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(test_labels), 28, 28)return (train_images, train_labels), (test_images, test_labels)path = "./"
files = ['train-labels-idx1-ubyte.gz','train-images-idx3-ubyte.gz','t10k-labels-idx1-ubyte.gz','t10k-images-idx3-ubyte.gz']
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = load_data(path, files)

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