python - 导入 input_data MNIST 张量流不工作

Question

TensorFlow MNIST 示例未与fully_connected_feed.py 一起运行

我检查了这个并意识到这input_data不是内置的。所以我从这里下载了整个文件夹。如何开始本教程：

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)


---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-a5af65173c89> in <module>()
----> 1 import input_data
      2 mnist = tf.input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

ImportError: No module named input_data

我正在使用 iPython (Jupyter)，所以我需要将我的工作目录更改为我下载的这个文件夹吗？或者我可以将它添加到我的tensorflow目录中吗？如果是这样，我在哪里添加文件？我安装tensorflow了pip（在我的 OSX 上），当前位置是~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py

这些文件是否可以通过tensorflow类似的sklearn数据集直接访问？还是我只是应该 cd 进入目录并从那里工作？例子不清楚。

编辑：

这篇文章非常过时

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所以让我们假设您在目录中：（/somePath/tensorflow/tutorial这是您的工作目录）。

您需要做的就是下载input_data.py文件并像这样放置它。假设您调用的文件名：

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
...

是main.py并且它也在同一个目录中。

完成后，您可以开始运行main.py，它将开始下载文件并将它们放在 MNIST_data 文件夹中（一旦它们在那里，脚本将不会在下次下载它们）。

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旧教程说，要导入 MNIST 数据，请使用：

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

这将导致错误。新教程使用以下代码执行此操作：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)

这很好用。

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如果您使用的是 TensorFlow 2.0 或更高版本，则需要先安装 tensorflow_datasets：

pip install tensorflow_datasets

或者如果您使用的是 Anaconda 发行版：

conda install tensorflow_datasets

从命令行。

如果您使用的是 Jupyter Notebook，则需要安装并启用 ipywidgets。根据使用 pip的文档（ https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html ）：

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

如果您使用的是 Anaconda 发行版，请从命令行安装 ipywidgets，如下所示：

conda install -c conda-forge ipywidgets

使用 Anaconda 发行版，无需启用扩展，conda 会为您处理。

然后导入您的代码：

import tensorflow_datasets as tfds
mnist = tfds.load(name='mnist')

如果您遵循这些说明，您应该能够正确使用它。

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我正在使用不同的版本-在此处使用 Docker 在 Windows 上安装之后-并且遇到了类似的问题。

我发现一个简单的解决方法是：

1.进入Linux命令行，找出我的Docker镜像上的input_data.py在哪里（在你的例子中你提到你必须手动下载它。在我的例子中，它已经在这里了）。我使用了以下 linux 命令：

$ sudo find . -print | grep -i '.*[.]py'

我有文件和路径

./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/mnist.py
./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/input_data.py

2. 启动 Python 并使用 SYS 键入以下命令：

>> import sys
>> print(sys.path)

你会得到现有的路径。

['', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/lib/python2.7/lib-old', '/usr/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages/PILcompat']

4.添加inputa_data.py的路径：

>> sys.path.insert(1,'/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist')

希望它可以提供帮助。如果您找到更好的选择，请告诉我。:)

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如何开始教程

我没有下载你下载的文件夹，但是我通过 pip 安装了 tensorflow，然后我遇到了类似的问题。

我的解决方法是更换

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data

和

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data

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现在有一种更简单的方法可以将 MNIST 数据加载到 tensorflow 中，而无需使用 Tensorflow 2 和 Tensorflow 数据集下载数据

要开始使用，请确保导入 Tensorflow 并指定第二个版本：

%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf

然后使用以下代码将数据加载到字典中：

MNIST_data = tfds.load(name = "mnist")

然后将数据拆分为训练和测试：

train, test = MNIST_data['train'] , MNIST_data['test']

现在您可以随意使用这些数据生成器。

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我可能有点晚了，但对于 tensorflow 版本 0.12.1，你可能想改用 input_data.read_data_sets 。

基本上使用此功能从您从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的本地驱动器加载数据。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data_set/')

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2

对于TensorFlow API 2.0，mnist 数据更改为：tf.keras.datasets.mnist.load_data

于 2019-12-07T18:47:00.347 回答

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cd your_mnist_dir &&\
wget https://github.com/HIPS/hypergrad/raw/master/data/mnist/mnist_data.pkl &&\
wget https://github.com/HIPS/hypergrad/raw/master/data/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz &&\
wget https://github.com/HIPS/hypergrad/raw/master/data/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz &&\
wget https://github.com/HIPS/hypergrad/raw/master/data/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz &&\
wget https://github.com/HIPS/hypergrad/raw/master/data/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz

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删除行：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
fashion_mnist = input_data.read_data_sets('input/data',one_hot=True)

下面的行就足够了：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

请注意，如果数据集在 keras 内置的示例中不可用，这将下载数据集并解决问题。:)

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MNIST input_data 是内置的，它不是一个单独的模块，它在 Tensorflow 模块中，试试

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

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MNIST 数据集包含在 tensorflow 示例教程中，如果我们想使用它：

导入 MNIST 数据以识别手写数字

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST data", one_hot=True)

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0

如 TensorFlow 官网所示，所有 MNIST 数据都托管在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

于 2018-03-25T11:16:32.270 回答

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对于 2.0 以上的 Tensorflow API，要使用 MNIST 数据集，可以使用以下命令，

import tensorflow_datasets as tfds
data = tfds.load(name = "mnist")

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以下步骤在我的笔记本中完美运行：

第 1 步：从 github 获取 Python 文件： !git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

第 2 步：将这些文件附加到我的 Python 路径中：

import sys

sys.path.append('/content/tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist')

第 3 步：使用 'input_data' 函数加载 MNIST 数据

import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

就这样！

python - 导入 input_data MNIST 张量流不工作

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导入 MNIST 数据以识别手写数字

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