pytorch，tensorflow加载本地mnist数据集

1. pytorch

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms
import torch.utils.data as Data
from torch.autograd import Variable
# data
path = r"D:\jupyter_data"
# 3通道归一化要三个
# transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
#                                 transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5], std=[0.5,0.5,0.5]),
#                                 transforms.RandomVerticalFlip()])
transform = transforms.Compose([transforms.RandomVerticalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])])
datasets_train = datasets.MNIST(root=path, transform=transform, train=True, download=False)
datasets_test = datasets.MNIST(root=path, transform=transform, train=False)train_load = Data.DataLoader(dataset=datasets_train, batch_size=64, shuffle=True)
test_load = Data.DataLoader(dataset=datasets_test, batch_size=64, shuffle=True)# 数据for j, (img, lab) in enumerate(train_load):

使用torchvision

将MNIST文件放入path目录下即可读取。

这个MNIST是常规MNIST

2.tensorflow

import tensorflow as tf
import os
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets(x, y), (x_val, y_val) = datasets.mnist.load_data()
print(x)

将mnist文件放在 C:\Users\98471\.keras\datasets文件夹下（98471是用户名）

文件可以在网盘下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1CUdey7lBJF7Y_OmFnuBb0A
提取码：k4ze
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