Keras用于解决案例中的MNIST数据集无法获取的问题

前言：

在 keras 源码中，获取 MNIST 数据集的方式是通过调用 get_file 函数，并指定参数 path 以及原始地址 'https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz')，数据源是通过 url = https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz' 来完成下载操作。然而，由于该网址被网络限制访问，导致所有与 MNIST 相关的示例程序在执行过程中均会卡顿于数据下载阶段。本文旨在提出有效的解决方法，使有需求的读者能够顺利运行相关代码并体验其实际效果。

本文的主要贡献包括以下几个方面：

1）提供一个可以直接使用的 mnist_npz 格式数据集；

2）对与 MNIST 相关的若干源代码进行了深入分析；

3）提出一种可行的方法，确保 keras 源码中 example 目录下 MNIST 示例程序能够正常运行；

4）探索并总结出多种替代性解决方案，并附上相应的资源链接。

numpy.load(path)

numpy.load() 函数在数据处理过程中具有重要作用。它能够读取诸如 .npy 和 .npz 等格式的文件，并根据文件类型返回相应的数据结构。

1）当文件扩展名为 .pny 时，函数将返回一个一维数组；

2）若文件扩展名为 .np