[英]HTTP Error when trying to download MNIST data
我正在使用 Google Colab 使用 Python3 和 PyTorch 1.8 在 MNIST 上训练 LeNet-300-100 全连接神经网络。
为了应用转换并下载 MNIST 数据集,正在使用以下代码:
# MNIST dataset statistics:
# mean = tensor([0.1307]) & std dev = tensor([0.3081])
mean = np.array([0.1307])
std_dev = np.array([0.3081])
transforms_apply = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean = mean, std = std_dev)
])
这给出了错误:
下载http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz到./data/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz -------- -------------------------------------------------- ----------------- HTTPError Traceback (last last call last) in () 2 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST( 3 root = './data', train = True, ----> 4 变换 = transforms_apply,下载 = True 5 ) 6
11 帧 /usr/lib/python3.7/urllib/request.py 在 http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs) 647 class HTTPDefaultErrorHandler(BaseHandler): 648 def http_error_default(self, req, fp, code, msg, hdrs): --> 649 raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp) 650 651 class HTTPRedirectHandler(BaseHandler):
HTTPError:HTTP 错误 503:服务不可用
怎么了?
我遇到了同样的 503 错误,这对我有用
!wget www.di.ens.fr/~lelarge/MNIST.tar.gz
!tar -zxvf MNIST.tar.gz
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms
train_set = MNIST('./', download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
]), train=True)
test_set = MNIST('./', download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
]), train=False)
托管在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/上的 MNIST 存在很多问题,因此 pytorch 获得了许可,现在将其托管在亚马逊 AWS 上。
不幸的是,该修复仅在夜间构建中可用( 在这里您可以找到修复的代码。)
我发现有用的热修复是:
from torchvision import datasets
new_mirror = 'https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist'
datasets.MNIST.resources = [
('/'.join([new_mirror, url.split('/')[-1]]), md5)
for url, md5 in datasets.MNIST.resources
]
train_dataset = datasets.MNIST(
"../data", train=True, download=True, transform=transform
)
更新:根据torch vision issue 3549 ,这将在下一个小版本中修复
这个问题已经在torchvision==0.9.1
中根据this解决了。 作为临时解决方案,请使用以下解决方法:
from torchvision import datasets, transforms
datasets.MNIST.resources = [
('https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz', 'f68b3c2dcbeaaa9fbdd348bbdeb94873'),
('https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz', 'd53e105ee54ea40749a09fcbcd1e9432'),
('https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz', '9fb629c4189551a2d022fa330f9573f3'),
('https://ossci-datasets.s3.amazonaws.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 'ec29112dd5afa0611ce80d1b7f02629c')
]
# AND the rest of your code as usual for train and test (EXAMPLE):
batch_sz = 100
tr_ = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
# MNIST
train_dataset = datasets.MNIST(
root='./dataset',
train=True,
transform=tr_,
download=True
)
test_dataset = datasets.MNIST(
root='./dataset',
train=False,
transform=tr_
)
# DataLoader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
dataset=train_dataset,
batch_size=batch_sz,
shuffle=True
)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
dataset=test_dataset,
batch_size=batch_sz,
shuffle=False
)
你可以试试这个:
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', data_home=".")
x = mnist.data
x = x.reshape((-1, 28, 28))
x = x.astype('float32')
y = mnist.target
y = y.astype('float32')
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
用那个
你没有做错什么。 这是托管数据的平台的问题。 使用 Pytorch 您可以使用以下代码下载 MNIST
import torch
import torchvision
from torchvision.datasets import MNIST
# Download training dataset
dataset = MNIST(root='data/', download=True)
Pytorch 数据集中的上述 MNIST 包装器将尝试许多可能的数据可用位置。 运行代码后,您可以看到它首先尝试从 Yan Le Cun 站点下载,但无法从那里下载并退回到其他可能的选项。
潜在原因:严乐村站点缺少更新的 SSL 证书,因此某些下载文件的方法确实考虑了此安全措施,而有些则没有。
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