由于公司設(shè)置網(wǎng)絡(luò)代理，

mnist.load_data()失敗，原因是公司的網(wǎng)絡(luò)代理未設(shè)置導(dǎo)致。

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(bǔ)充：解決Keras下，imdb.load_data(num_words=10000)無法下載數(shù)據(jù)集的問題

當(dāng)我們按照deeplearning with python書里面的代碼教程來時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)集下載失敗的問題，

例如運(yùn)行下面一段代碼

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

會(huì)去一個(gè)網(wǎng)站下載imdb.npz的數(shù)據(jù)集，這時(shí)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(gè)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(jiǎn)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(rèn)存儲(chǔ)文件夾。

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。