Получение сообщения об ошибке: «Нет такого файла или каталога:« mnist \\ train-tags-idx1-ubyte » - PullRequest
0 голосов
/ 23 мая 2018

Я экспериментирую с некоторыми примерами кода из книги «Практическое машинное обучение с Scikit Learn и Tensorflow», и получаю ошибку, которую не понимаю: такого файла или каталога нет: «mnist \ train-»label-idx1-ubyte '

Непосредственно перед тем, как я получил эту ошибку, я запустил приведенный ниже код.

from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original')
mnist

X, y = mnist["data"], mnist["target"]
X.shape

y.shape


import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
some_digit = X[36000]
some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)
plt.imshow(some_digit_image, cmap = matplotlib.cm.binary,
interpolation="nearest")
plt.axis("off")
plt.show()


X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000], y[60000:]



from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sgd_clf = SGDClassifier(random_state=42)
sgd_clf.fit(X_train, y_train_5)


sgd_clf.predict([some_digit])


y_train_5 = (y_train == 5)
y_test_5 = (y_test == 5)



from sklearn.linear_model import SGDClassifier
sgd_clf = SGDClassifier(random_state=42)
sgd_clf.fit(X_train, y_train_5)


sgd_clf.predict([some_digit])

Сразу после последней строки кода я вижу это сообщение.

==================================================
Broadening the output spectrum using a hyperbolic tangent
--------------------------------------------------

Please make sure that you've downloaded and unzipped the MNIST dataset as described in the previous chapter. The following code assumes that you have created a mnist directory within this script's directory. Please hit 'enter' to continue.

После того, как я нажал клавишу Enter, я вижу это:

  File "C:\Users\Excel\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\stochastic_gradient.py", line 353, in load_mnist
    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'mnist\\train-labels-idx1-ubyte'

Есть мысли о том, что здесь происходит?Спасибо.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...