keras框架为我们提供了一些常用的内置数据集。比如，图像识别领域的手写识别MNIST数据集、文本分类领域的电影影评imdb数据集等等。这些数据库可以用一条代码就可以调用：

from keras.datasets import mnist
​from keras.datasets import imdb
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data()
 
//load_data方法的源码如下
   path = get_file(path,
                    origin='https://s3.amazonaws.com/text-datasets/imdb.npz',
                    file_hash='599dadb1135973df5b59232a0e9a887c')
    with np.load(path) as f:
        x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train']
        x_test, labels_test = f['x_test'], f['y_test']

          这些数据集是通过 url = https://s3.amazonaws.com进行下载的，但是目前这个网站不能用了，这些数据也使用不了。我们可以通过另一种方式去使用：先下载到本地，在本地调用就好。

keras数据集分享百度云：https://pan.baidu.com/s/1aZRp0uMkNj2QEWYstaNsKQ

提取码: 3a2u 

还用很多其他数据集如图：

数据集相关介绍可参考（转载）：https://blog.csdn.net/qq_37879432/article/details/78557234

下载后放在C:\Users\Administrator\.keras\datasets文件夹下

//keras会自动找到数据集/.keras/dataset在这个路径下
def load_data(path='imdb.npz', num_words=None, skip_top=0,
              maxlen=None, seed=113,
              start_char=1, oov_char=2, index_from=3, **kwargs):
    """Loads the IMDB dataset.
    # Arguments
        path: where to cache the data (relative to `~/.keras/dataset`).
        num_words: max number of words to include. Words are ranked
            by how often they occur (in the training set) and only
            the most frequent words are kept

结束。