Python tf.keras.utils.get_file用法及代码示例

如果文件尚未在缓存中，则从 URL 下载文件。

用法

tf.keras.utils.get_file(
    fname=None, origin=None, untar=False, md5_hash=None, file_hash=None,
    cache_subdir='datasets', hash_algorithm='auto',
    extract=False, archive_format='auto', cache_dir=None
)

参数

fname 文件的名称。如果指定了绝对路径/path/to/file.txt，则文件将保存在该位置。如果 None ，将使用 origin 处的文件名。
origin 文件的原始 URL。
untar 不赞成使用 extract 参数。布尔值，文件是否应该被解压
md5_hash 不赞成使用 file_hash 参数。用于验证的文件的 md5 哈希
file_hash 下载后文件的预期哈希字符串。同时支持 sha256 和 md5 哈希算法。
cache_subdir 保存文件的 Keras 缓存目录下的子目录。如果指定了绝对路径/path/to/folder，则文件将保存在该位置。
hash_algorithm 选择哈希算法来验证文件。选项是 'md5' , 'sha256' 和 'auto' 。默认的'auto' 检测正在使用的哈希算法。
extract True 尝试将文件解压缩为存档，例如 tar 或 zip。
archive_format 尝试提取文件的存档格式。选项是 'auto' , 'tar' , 'zip' 和 None 。 'tar' 包括 tar、tar.gz 和 tar.bz 文件。默认 'auto' 对应于 ['tar', 'zip'] 。 None 或空列表将返回找不到匹配项。
cache_dir 存储缓存文件的位置，当 None 默认为默认目录 ~/.keras/ 。

下载文件的路径

默认情况下，URL origin 处的文件会下载到 cache_dir ~/.keras ，放置在 cache_subdir datasets 中，并指定文件名 fname 。因此，文件 example.txt 的最终位置将是 ~/.keras/datasets/example.txt 。

还可以提取 tar、tar.gz、tar.bz 和 zip 格式的文件。传递哈希将在下载后验证文件。命令行程序shasum 和sha256sum 可以计算散列。

例子：

path_to_downloaded_file = tf.keras.utils.get_file(
    "flower_photos",
    "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz",
    untar=True)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.utils.get_file。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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