【timeout error】导入手写体识别数据(MNIST)超时

问题起因：想要用TensorFlow做手写体识别，在导入数据的时候出现了超时的问题。

 解决方法：

C:\Users\Desny\Anaconda3\pkgs\tensorflow-1.2.1-py35_0\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py

在Anaconda的路径中找到上面的mnist.py → 修改 SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' → 重新运行TensorFlow即可

思考过程：

猜测大概率是下载数据的网址太慢或是被挡了，所以大体方向应该是找到定义的下载网址处，换一个镜像网站或是把自己找数据放在指定文件夹中。

①首先找到 input_data 的read_data_sets()函数

C:\Users\Desny\Anaconda3\pkgs\tensorflow-1.2.1-py35_0\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials\mnist\input_data.py

（主要就是找到自己Anaconda装的位置，按照路径寻找即可）

# 在input_data中找到read_data_sets相关代码
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets

按照提示到再去对应文件找实际定义的read_data_sets函数

C:\Users\Desny\Anaconda3\pkgs\tensorflow-1.2.1-py35_0\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\learn\python\learn\datasets\mnist.py

def read_data_sets(train_dir,
                   fake_data=False,
                   one_hot=False,
                   dtype=dtypes.float32,
                   reshape=True,
                   validation_size=5000,
                   seed=None):
  # (省略一部分代码……)

  TRAIN_IMAGES = 'train-images-idx3-ubyte.gz'
  TRAIN_LABELS = 'train-labels-idx1-ubyte.gz'
  TEST_IMAGES = 't10k-images-idx3-ubyte.gz'
  TEST_LABELS = 't10k-labels-idx1-ubyte.gz'

  # 此处的SOURCE_URL就是下载路径
  local_file = base.maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir,
                                   SOURCE_URL + TRAIN_IMAGES)

②修改SOURCE_URL（把文件中给出的镜像网址写入SOURCE_URL即可）

③TensorFlow重新导入即可