Python3导入Michael Nielsen MNIST加载器报UnicodeDecodeError

你使用的mnist_loader.py是原教材针对Python2环境编写的版本，在Python3环境下运行存在两处兼容性问题：

• pickle加载逻辑不兼容：Python3的pickle.load默认使用ASCII编码读取序列化文件，而配套的MNIST数据集pkl压缩包是在Python2环境下序列化生成的，编码不匹配直接触发UnicodeDecodeError
• zip返回值类型不兼容：Python2中zip()返回可重复遍历的列表，Python3中zip()返回一次性迭代器，就算解码问题修复，后续网络训练遍历一次数据后迭代器就会清空，会出现数据集为空的异常

1. 修复pickle解码错误
   打开mnist_loader.py，找到load_data()函数中的数据加载行，给cpickle.load传入encoding='latin1'参数，修改后对应代码段为：

f = gzip.open('../data/mnist.pkl.gz', 'rb')
training_data, validation_data, test_data = cpickle.load(f, encoding='latin1')
f.close()

2. 修复zip返回值兼容问题
   找到load_data_wrapper()函数中三处调用zip()的位置，给所有zip返回值外层套上list()转换为可重复遍历的列表，修改后对应代码段为：

training_data = list(zip(training_inputs, training_results))
validation_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in va_d[0]]
validation_data = list(zip(validation_inputs, va_d[1]))
test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in te_d[0]]
test_data = list(zip(test_inputs, te_d[1]))

修改完成后保存文件，重新在Python交互环境执行导入和加载逻辑即可正常运行，不会再抛出解码错误，后续网络训练也能正常读取数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者luc