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问题：

最近学习李沐的动手学深度学习，在导入Fashion-MNIST库的时候出现下载速度过慢的问题

解决方法：

手动下载库后再导入离线的数据

1、下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1GyaSjSG-_NNEj1vJelJQJg

提取码：PyFM

下载好后，怎么导入？

网上说的是修改路径，我改了一下午，失败了一下午，对不起，是我蠢，贴几个我觉得讲的比较清楚的改文件夹的博文，大家参考，展示才华。

【Pytorch】加载本地FashionMNIST数据文件_Snychng的博客-CSDN博客_pytorch加载本地mnist数据集

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2、离线导入：

我的解决方法：

找到文件正常在线下载后的位置，在那个位置上贴上自己的已经下载好的内容，再去调用

a、首先把你下载的FashionMNIST放到一个新建的data文件夹中

b1、如果你是在jupyter notebook中运行就把这个data文件夹放到你jupyter notebook那一节的文件夹中

b2、如果你是在pycharm中运行，就把data文件夹放在你的主函数相同的文件夹中

然后把root=’../data’变成root=’./data’，后面的download选择True或False都可以

trans = transforms.ToTensor()
mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root='./data', train=True, transform=trans, download=True)
mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root='./data', train=False, transform=trans, download=True)
print(len(mnist_train), len(mnist_test))

c、再运行程序，就可以正常导入。

与此类似

batch_size = 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

凡是涉及导入这个库的函数，都需要ctrl+(点击这个函数)找到它的root，修改

root=’../data’为root=’./data’

就可以了

def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):
    """Download the Fashion-MNIST dataset and then load it into memory.

    Defined in :numref:`sec_fashion_mnist`"""
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)

    mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data", train=True, transform=trans, download=True)
    mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(
        root="./data", train=False, transform=trans, download=True)
    return (data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True,
                            num_workers=get_dataloader_workers()),
            data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False,
                            num_workers=get_dataloader_workers()))

自己理解的解释：一直无法下载的原因是由于路径的问题，我猜测可能因为内部处理程序的问题，路径可能会进行某些修正处理，所以直接在程序中改路径，如果没有看懂程序如何读取路径和处理文件的方式很容易就改错了，所以关键就是去

找到文件正常在线下载后的位置，在那个位置上贴上自己的已经下载好的内容，再去调用

就可以成功了（下载默认，如果文件存在就不再下载，如果没有就在线下载）

最后，感谢在解决问题过程中各位大佬的帮助，如果我的回答帮助到你，还麻烦给我点赞加油呀~~