Keras中load_data()加载MNIST数据集时SSL证书验证失败求助

针对你遇到的[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]错误，以下是几种可行的解决方法，按推荐程度排序：

1. 修复Python的SSL根证书（彻底解决） #

macOS上从python.org安装的Python默认不会自动配置系统根证书，导致SSL验证失败。你可以执行以下步骤：

• 打开终端，找到你的Python安装目录（比如Python 3.11的路径是/Applications/Python 3.11/）
• 运行目录下的Install Certificates.command脚本：

  /Applications/Python 3.11/Install Certificates.command
  

  替换路径中的3.11为你实际使用的Python版本号。执行完成后，重新运行你的代码即可。

2. 手动下载数据集并本地加载 #

如果证书修复无效，你可以手动下载MNIST数据集后本地加载：

1. 获取mnist.npz文件，将其放到Keras的默认数据集缓存目录：~/.keras/datasets/
2. 直接运行原代码，load_data()会自动读取本地的数据集文件，无需再从网络下载。

或者在代码中指定本地文件路径：

import keras
# 替换为你实际的文件路径
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data(path='/path/to/your/mnist.npz')

3. 临时禁用SSL验证（仅应急使用） #

不推荐长期使用，因为会降低安全性，但可以快速验证是否是证书问题导致的错误。在代码开头添加以下内容：

import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

import keras
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vaibhav Shakya