ゼロから作るDeep Learning

前提・実現したいこと

本中3-6で手書き数字認識を学習中に関数load_mnist()を使用するのですが、ターミナルで実行する際に、raise HTTPError(req.full_url, code, msg, hdrs, fp)
urllib.error.HTTPError: HTTP Error 503: Service Unavailableと出てしまいうまくいきません。どうすれば、関数load_mnist()を使用できますか？
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
python初心者です。基本的な文法を学び終え、ディープラーニングを学習し始めました。本に従い、Githubで必要なファイルをダウンロードしてあるはずなのですが、ターミナルで実行する際にうまくいきません。説明がうまくいかず申し訳ございません。
どなたか助けていただけると幸いです。

tiitoi

2021/03/15 09:42

503はサーバー側の問題なので、しばらく時間を置いてから試してはどうでしょうか

行動規範の内容に同意します

回答3件

Common Visual Data Foundationが提供しているミラーサイトを使うこともできます。
dataset/mnist.py の 13行目

Python
1url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'

を、

Python
1url_base = 'https://storage.googleapis.com/cvdf-datasets/mnist/'

に変更すれば、CVDFのミラーサイトからダウンロードできます。
詳しくは、https://github.com/cvdfoundation/mnist を参照してください。

投稿2021/06/08 15:48

編集2021/06/08 15:56

imai-itsmith

総合スコア4

同じく503でエラーが出たものです
同じ内容の関数を作りました。

Python
1import matplotlib.pyplot as plt 
2import tensorflow as tf
3from keras.utils.np_utils import to_categorical
4
5mnist = tf.keras.datasets.mnist
6mnist
7
8def load_mnist(normalize = False, flatten = False, one_hot_label = False):
9  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
10  if (normalize):
11    x_train = x_train / 255
12    x_test = x_test / 255
13
14  if (flatten):
15    x_train = x_train.reshape(len(x_train), -1)
16    x_test = x_test.reshape(len(x_test), -1)
17
18  if (one_hot_label):
19    y_train = to_categorical(y_train)
20    y_test = to_categorical(y_test)
21
22  
23  return (x_train,y_train), (x_test,y_test)

本ではmnistのサイトからダウンロードしようとしたが、サイトの改変などによりうまく行かなくなったのだと思います。
関数ではtensorflowとkerasというフレームワークを用いて同様にmnistをダウンロードし、正規化やflattenの処理を行いました。
参考になれば幸いです。
もしうまく動かなかったら申し訳ないです。

投稿2021/03/18 08:37

編集2021/03/19 09:27