复制
收藏
提问
简洁
import urllib.request import zipfile import os import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution() # 关闭动态图执行模式，进入静态图执行模式 # 下载 url = "https://cdn-xlab-data.openxlab.org.cn/tmp/fefdcce73215ac1458317eef68d38d73c9c6849b741e4f8ffe5bf4590db774b7?Expires=1716266160&OSSAccessKeyId=LTAI5tSqABbitQcgeNNd8dAE&Signature=f5aPIt3OzbMCwhEki853Vcc4IoI%3D&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3D%229971a3c2-7526-4e0d-b6a7-7915b1991bd4.zip%22&response-content-type=application%2Foctet-stream" filename = "Fashion-MNIST.zip" if not os.path.isfile(filename): # 爬取数据至指定文件 result = urllib.request.urlretrieve(url, filename) print("下载完成:", result) else: print("数据文件已经存在")
4月前
全网
文档
学术
百科
知识库
回答简洁模式
深入研究一些
根据您提供的代码片段，您正在尝试下载Fashion-MNIST数据集。以下是对您代码的分析和解释：
-
您首先导入了必要的Python库，包括
urllib.request用于下载文件，zipfile用于处理zip文件，os用于操作系统功能，以及tensorflow.compat.v1 as tf用于使用TensorFlow框架。您还通过tf.disable_eager_execution()关闭了TensorFlow的动态图执行模式，这有助于提高性能5。 -
您定义了一个URL，该URL指向Fashion-MNIST数据集的zip文件。这个URL包含了一些参数，如过期时间、访问密钥和签名，这些参数确保了文件的安全下载12。
-
您设置了一个文件名
"Fashion-MNIST.zip"，这是您希望下载的文件的本地存储名称。 -
您使用
os.path.isfile(filename)检查该文件是否已经存在于当前目录中。如果文件不存在，您使用urllib.request.urlretrieve(url, filename)从URL下载文件到本地，并打印出下载完成的消息1。 -
如果文件已经存在，您将打印出一条消息，告知用户数据文件已经存在，无需重新下载。
请注意，您的代码片段中没有提供完整的上下文，例如下载后如何处理zip文件，以及如何将数据集加载到TensorFlow中。但是，根据您提供的代码，您已经成功地实现了数据集的下载功能。如果您需要进一步处理数据集或将其加载到TensorFlow中，您可能需要参考其他资源或文档来完成这些步骤34。
你觉得结果怎么样？