ダウンロードし、手動で設定Tensorflow 2 Cifar10オフラインのデータは、オフラインで読む速いローカルにロードされたインストール

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目录：C：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64 \ Libの\サイト - パッケージ\ tensorflow_core \パイソン\ keras \データセット

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手動で、リンクをダウンロードCifar10：

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz

オフライン実装工程

にコピーします。

C：\ Users \ユーザーDFKJ3 \ .kerasデータセット\

変更に名前を付けます：

名前の別のフォルダ内に見つかったアーカイブを、開き、cifar-10-バッチ-PY、cifar-10-バッチ-py.tar.gz名前を変更ダウンロードしたアーカイブの下にコピー

減圧

保険の目的のために、二回抽出し、一度、現在のフォルダに抽出し、別のアーカイブディレクトリに展開します。

同じ操作次のフォルダ（おそらく不要）

（非必須）にコピーします。

C：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64 \ Libの\のsite-packages \ tensorflow \パイソン\ keras \データセット\ cifar-10-バッチ-PY \

（非必須）にコピーします。

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C：\プログラムファイル（x86の）\のMicrosoft Visual Studioの\共有\ Python37_64 \ Libの\サイト - パッケージ\ tensorflow_core \パイソン\ keras \ API \ keras \データセット\ cifar10

（train_images 、 train_labels ）、（test_images 、 test_labels ）= データセット。cifar10 。LOAD_DATA （）

＃0と1の間になるように画素値を正規化

train_images 、 test_images = train_images / 255.0 、 test_images / 255.0

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