导入 input_data MNIST 张量流不工作

Question

我检查了一下，发现 input_data 不是内置的。所以我从 here 下载了整个文件夹。如何开始教程：

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，我应该在哪里添加文件？我用 pip 安装了 tensorflow（在我的 OSX 上），当前位置是 ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py

这些文件是否意味着像 sklearn 数据集一样可以通过 tensorflow 直接访问？或者我只是应该进入目录并从那里工作？这个例子不是很清楚。

编辑：

这个post已经过时了

Answer 1

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。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，也是在同一个目录下。

完成后，您可以开始运行 main.py，这将开始下载文件并将它们放入 MNIST_data 文件夹（一旦它们存在，脚本将下次不会下载它们了）。

Answer 2

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

我发现的一个简单的解决方法是：

1.Into Linux 命令行，找出我的 Docker 图像上的 input_data.py 在哪里（在你的情况下你提到你必须手动下载它. 就我而言，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.launch Python 并使用 SYS 键入以下命令：

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

您将获得现有路径。

['', '/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.add inputa_data.py的路径：

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

希望对您有所帮助。如果您找到更好的选择，请告诉我。 :)

Answer 3

How can I start the tutorial

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。

我的解决方法是替换

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data

与

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

Answer 4

老教程说，要导入MNIST数据，使用：

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

这会导致错误。新教程使用以下代码来执行此操作：

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

这很有效。

Answer 5

我可能有点晚了，但是对于 tensorflow 版本 0.12.1，您可能想改用 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/')

Answer 6

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

Answer 7

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

Answer 8

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)

Answer 9

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

Answer 10

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

Answer 11

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

首先，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']

现在您可以随心所欲地使用这些数据生成器。

Answer 12

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")

Answer 13

以下步骤在我的笔记本中完美运行：

第 1 步：从 github 获取 Python 个文件： !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)

就这些！

Answer 14

如果您使用的是 Tensorflow 2.0 或更高版本，您需要先安装 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。根据文档 (https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html) 使用 pip:

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension

如果您使用的是 Anaconda 发行版，请像这样从命令行安装 ipywidgets：

conda install -c conda-forge ipywidgets

对于 Anaconda 发行版，无需启用扩展，conda 会为您处理。

然后导入到你的代码中：

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

如果您按照这些说明进行操作，您应该可以毫无错误地使用它。

Answer 15

删除行：

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

下面一行就足够了：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

注意如果keras内置的examples中没有数据集，这会下载数据集解决问题。 :)

导入 input_data MNIST 张量流不工作

import input_data MNIST tensorflow not working

python

import

machine-learning

mnist

tensorflow

导入 MNIST 数据识别手写数字