导入FashionMNIST数据集时报错module‘torchvision.datasets’hasnoattribute‘FashionMNIS’_o使用torchvision.datasets.MNIST下载数据集失败资源-CSDN下载

2 浏览量 2021-01-07 03:01:35 上传评论收藏 63KB PDF 举报

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导入导入FashionMNIST数据集时报错数据集时报错module

‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIS’

在阅读动手学深度学习在阅读动手学深度学习-pytorch的过程中，发现的过程中，发现softmax部分代码需要加载部分代码需要加载FashionMNIS数据集数据集

书上代码如下：

mnist_train =

torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',

train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())

mnist_test =

torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',

train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())

在对上述代码运行之后程序报错在对上述代码运行之后程序报错：module ‘torchvision.datasets’ has no attribute ‘FashionMNIST’

于是，对pytorch中文文档进行查看，发现pytorch并没有提供这个数据集，铁证如下：

没有FashionMNIST数据集！！！！！！我人都傻了。这不是搞事吗！！！！！

出于无奈我的手动导入数据集，数据集文件来自github，文件链接如下：FashionMNIST数据集

下载好压缩文件之后，对压缩文件进行解压，解压结果如下：

然后需要读取解压之后的数据，具体代码我也是参考别人的代码。参考的文章链接如下：

https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/102012323

具体代码如下：

导入的模块导入的模块

import torch

import torchvision

import numpy as np

import os

import sys

import gzip

sys.path.append("..")

import d2lzh_pytorch as d2l

打开读取压缩文件打开读取压缩文件

def data_load(path, kind):

images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte.gz' % kind)

labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte.gz' % kind)

with gzip.open(labels_path,'rb') as lbpath:

labels = np.frombuffer(lbpath.read(),dtype=np.uint8, offset=8)

with gzip.open(images_path,'rb') as impath:

images = np.frombuffer(impath.read(),dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels),784)

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