参考博客：https://www.cnblogs.com/qiutenglong/archive/2019/07/07/11146357.html
博客中有一点没有提出来，这里补充一下：注意要新建一个不叫“datasets”的文件夹，那么就不会报错了
tensorflow可以下载mnist（或fashion-mnist数据集)通过代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_mnist.load_data()
可以从线上下载fashion_mnist数据集，然后这个代码运行一遍之后，再运行一次会报错：EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached，因为不能重复下载。
一般思路是有了文件直接读啊…报什么错= =
想阻止这个报错，思路是离线使用这个数据集，测试了fashion-mnist，mnist应该也是同理
从报错提示可以看到他会运行一个py文件，fashion-mnist.py，它能让tensorflow线上下载fashion-mnist数据集，它在：/home/wolfy/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/datasets里面
注意如果没有找到.local，那么就是被隐藏了，ubuntu里面用ctr+h显示隐藏文件
打开这个文件，可以看到下面代码：
里面的代码dirname = os.path.join(‘datasets’, ‘fashion-mnist’)默认下载到了/home/wolfy/.keras/datasets里面
这里发现如果把代码修改为dirname = os.path.join(‘new_datasets/fashion-mnist’)
就不会报错（只要不叫datasets都行吧），达到“没有数据集就下载，有了数据集重新运行代码后不会报错，而是直接用这个数据集”的效果
这样就可以离线使用了