1、数据集
keras自带有一些获取数据集的函数，如果程序运行时还没有数据集的话会先通过网络下载，这样增加了程序运行时间，而且容易下载失败，因此直接查看源代码，找出数据集文件地址，使用Linux下多线程下载工具FlreGet 进行下载。

（1）首先查看keras的安装目录，其下有个datasets 文件夹

（2）随便点击一个文件，比如cifar.py ，查看代码：

(3)找到文件链接地址下载，下载好以后放到目录.keras/datasets/ 下面

(4)需要注意的是fasion_mnist 数据集要新建一个同名文件夹，然后自己在网上github找到下载来放进去即可

(5)对于cifar10和cifar100，调用cifar10.load_data() 后还会自动下载cifar-10-batches-py.tar.gz

（6）最后如下图所示，以后使用keras要用到数据集程序就会在这个.keras/datasets/ 下面找了，如果没有会自动下载的，这篇博文为了避免自动下载出差用的手动下载放进去的方法

2、模型文件
参考keras中文文档 中的预训练模型application ，感谢翻译作者提供了如此详细的中文介绍，以及预训练模型权重（h5文件）的网盘下载链接地址：

http://pan.baidu.com/s/1geHmOpH

保存到自己网盘下载自己机器学习框架的文件即可，比如我的是tensorflow就下载tf的，theano就下载th的，然后将文件复制到目录.keras/models/ 下面，这个文件夹没有的话要自己新建一个，最后如下图所示：

图中的json文件是运行代码时自动下载的，是imagenet里面1000种物体的索引