一、问题描述

网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的，数据集载入过程一般如下：

from cs231n.data_utils import load_CIFAR10

#导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功

cifar10_dir =  'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址（获取数据集的脚本）

#删除以前可能导入的数据，若之前未导入数据，则直接pass

#try...except...为解决异常的语句，参见https://www.cnblogs.com/Lival/p/6203111.html

try:

    del X_train, y_train

    del X_test, y_test

    print('Clear previously loaded data')

except:

    pass

X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) #加载数据集

#打印出数据集相关参数以确定是否加载成功

print('Training data shapa:', X_train.shape)

print('Training labels shape:', y_train.shape)

print('Test data shape:', X_test.shape)

print('Test labels shape:', y_test.shape)

1）给出数据集的地址（获取数据集的脚本）

cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py'

2）使用斯坦福布置作业时已提供的脚本读取数据集

from cs231n.data_utils import load_CIFAR10

X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir)

需要注意的是，获取数据集的脚本和读取数据集的脚本都在名为”cs231n“的文件夹里面，必须保证该文件夹与当前的.ipynb文件在同一文件夹下。

在jupyter下运行，报错：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py\\data_batch_1'

二、解决方法

将数据集下到本地，直接给出数据集在本地的绝对地址。

cifar10_dir = 'F:\Jupyter\CIFAR10'

其他照旧，可正确读取出数据集：

Training data shapa: (50000, 32, 32, 3)

Training labels shape: (50000,)

Test data shape: (10000, 32, 32, 3)

Test labels shape: (10000,)

附：CIFAR10百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1wfVcvZAvPgsvKyrdaEqGGg 提取码：qd4v

数据集

CS231n 第一次作业KNN中本地CIFAR10数据集的载入

一、问题描述

二、解决方法