TensorFlow下如何正确地加载数据集

看过tensorflow 2.0官方文档，一定会遇到加载MNIST数据这部分

官方文档告诉我们是下载input_data.py文件并且保存到我们的项目目录下面，启动Python解释器通过上面的两行代码来导入MNIST数据集。

博主也是这么做的，但是有个问题，当我执行第二条代码的时候(Ubuntu下)，会出现

第一种情况：

第二种情况：
Python.restframe. MNIST_data/train-images Permission denied

有网友给出的答案，当在运行TensorFlow Example的mnist_dataset_intro时出现了Permission denied的问题，考虑是权限的问题。
终端执行
$ sudo chmod -R 777 MNIST_data

-R 是指级联应用到目录里的所有子目录和文件
777 是所有用户都拥有最高权限

博主尝试了并没有解决问题，看过下面的文章后，找到主要问题在于没有将MNIST数据集官网的四个文件放到项目目录下

实际的解决方案：O
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
可以参考下面的文章，主要是第二步和第三步
四个附件的下载地址：https://gitee.com/Gssol/tenso...

总结

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其实最简单的方式就是：【亲测】
1、根据TensorFlow官网提供的链接:用于下载和安装MNIST数据集的python源代码
来下载input_data.py文件
2、在与input_data.py同层的目录下创建项目文件夹，文件夹名为MINIST_data;
3、下载MNISTS数据集的脚本
一共四个文件，可以从MINIST官网：http://yann.lecun.com/exdb/mn...
下载后，不需要解压，直接放在项目目录MINIST_data下

4、启动Python解释器
import input_data.py
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

5、加载成功后的图示(Ubuntu下)