直接下载github整个项目(94M)，解压取python版本，新建一个data，将所有压缩包放进data即可。
数据集简介
Omniglot 一般会被戏称为 MNIST 的转置，大家可以想想为什么？下面对 Omniglot 数据集进行简要介绍：
Omniglot 数据集包含来自 5050 个不同字母的 16231623 个不同手写字符。每一个字符都是由 2020 个不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。
每个图像都与笔画数据配对, 坐标序列为 [x, y, t][x,y,t], 且时间 (t)(t) 以毫秒为单位。笔画数据仅在 matlab/ 文件中可用。
数据集的引用: Lake, B. M., Salakhutdinov, R., and Tenenbaum, J. B. (2015). Human-level concept learning through probabilistic program induction. Science, 350(6266), 1332-1338.
Omniglot 数据集总共包含 5050 个字母。我们通常将这些分成一组包含 3030 个字母的背景（background）集和一组包含 2020 个字母的评估（evaluation）集。
更具挑战性的表示学习任务是使用较小的背景集 “background small 1” 和 “background small 2”。每一个都只包含 55 个字母, 更类似于一个成年人在学习一般的字符时可能遇到的经验。
为了更加直观的感受 Omniglot 的组成，我借助 brendenlake/omniglot 的源码，对该数据集进行了剖析，并以 .ipynb 的文件格式进行展示。数据集具体形式可见 omniglot/python 。查看 数据使用说明 无需解压便可直接获取数据集的相关信息。如果你更喜欢命令行的形式，可以查看 dataloader。
更进一步，如果你想要使用 Modified Hausdorff 距离测试 one-shot 在原论文 的效果如何，你可以查看 one-shot-classification。
更甚者，如果你仅仅是想要在线查看该数据集，而不想将其下载下来。你可以在 https://mybinder.org/上在线对该数据集进行一些你想要的操作，包括跑程序。具体的做法是：
- 点击 Omniglot 进入在线编辑模式；
- 数据集见
omniglot/目录；数据使用说明.ipynb文件可以用来操作 Omniglot 数据集； - 测试 one-shot 的数据集见
omniglot/python/one-shot-classification目录。文件test_demo.ipynb可以做一些测试工作。
为了保证，在线正常运行，你需要在第一次运行前加载必要的模块：
作者：心之宙
链接：http://www.imooc.com/article/details/id/258879
来源：慕课网
本文首次发布于慕课网 ，转载请注明出处，谢谢合作