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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python : tensorflow_datasets から mnist をダウンロードしたい

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/08/22 02:06

以下のコードで、ダウンロードを開始した。

import tensorflow_datasets as tfds
mnist_bldr = tfds.builder('mnist')
mnist_bldr.download_and_prepare()

このコードを実行すると、ダウンロードを開始する。それと同時に、途中経過がコンピュータ画面に、逐一表示される。そして、次第に処理速度が落ちてきて、15分を経過しても、56% の処理との表示が出て、終わりまで待てませんでした。
これは、表示のために処理時間が無駄になっているのではないでしょうか。表示を止めれば処理が早くなるのではないかとおもいます。しかし、表示を止める方法などが分かりません。

使用環境:
python3.7.7
tensorflow 2.0.0

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色々試した。download_and_prepare() は data をダウンロードする以外にデータを準備することまで行っているので、時間がかかるのではないかと考え、とりあえずデータを取り込む事だけを考え、以下のコードで実行しデータは取得できました。

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()

投稿2020/08/25 23:28

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Google Colab上では問題なく取得できました。
表示が処理時間に大きく影響を及ぼすことはないはずです。
回線に問題はないでしょうか。

WARNING:absl:Dataset mnist is hosted on GCS. It will automatically be downloaded to your local data directory. If you'd instead prefer to read directly from our public GCS bucket (recommended if you're running on GCP), you can instead set data_dir=gs://tfds-data/datasets. Downloading and preparing dataset mnist/3.0.0 (download: 11.06 MiB, generated: Unknown size, total: 11.06 MiB) to /root/tensorflow_datasets/mnist/3.0.0... Dl Completed...: 100% 4/4 [00:00<00:00, 4.02 file/s] Dataset mnist downloaded and prepared to /root/tensorflow_datasets/mnist/3.0.0. Subsequent calls will reuse this data.

投稿2020/08/22 02:22

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