import input_data MNIST tensorflow无法正常工作

Question

TensorFlow MNIST example not running with fully_connected_feed.py

我检查了这一点并意识到input_data不是内置的。所以我从here下载了整个文件夹。我该如何开始教程：

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

我使用的是iPython（Jupyter），所以我需要将工作目录更改为我下载的文件夹吗？或者我可以将其添加到我的tensorflow目录中吗？如果是这样，我在哪里添加文件？我使用tensorflow（在我的OSX上）安装了pip，当前位置为~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py

是否可以通过tensorflow sklearn数据集直接访问这些文件？或者我只是想进入目录并从那里开始工作？这个例子不清楚。

Answer 1

所以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并将其付诸实施。让你调用的文件名：

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

是main.py，它也在此目录中。

每当完成此操作后，您就可以开始运行main.py，它将开始下载文件，并将它们放在MNIST_data文件夹中（一旦它们存在，脚本将不会在下次下载它们。）

Answer 2

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：

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

这很有效。

Answer 3

  

如何开始教程

我没有下载您所做的文件夹，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

与

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

Answer 4

我正在使用不同版本 - 在Windows上使用Docker here安装 - 并遇到类似问题。

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（在你的情况下你提到你必须手动下载它。在我的情况下，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＆amp;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)

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.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。如果您找到了更好的选择，请告诉我。 ：）

Answer 5

我可能有点晚了，但对于tensorflow版本0.12.1，您可能想要使用input_data.read_data_sets。

基本上使用此功能加载您从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的本地驱动器中的数据。

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数据集作为tensorflow示例教程的一部分包含在内，如果我们想要使用它：

导入MNIST数据以识别手写的数字

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

Answer 9

如果您使用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。

如果您正在使用Jupyter Notebook，则需要安装并启用ipywidgets。根据使用pip的文档（Configure the OAuth consent screen）：

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ipywidget，例如：

conda install -c conda-forge ipywidgets

使用Anaconda发行版无需启用扩展程序，conda会为您处理。

然后导入您的代码：

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

如果遵循这些说明，则应该可以正确使用它。

Answer 10

如TensorFlow官方网站所示，所有MNIST数据都托管在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

上

Answer 11

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

Answer 12

现在有了一种更轻松的方法，无需使用Tensorflow 2和Tensorflow数据集将MNIST数据加载到张量流中

要开始使用，请确保您导入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并进行测试：

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

现在，您可以根据需要使用这些数据生成器。

Answer 13

对于高于2.0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 14

以下步骤可以在我的笔记本中正常工作：

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”功能加载MNIST数据

import input_data

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

仅此而已！

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)

，下面的行就足够了：

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

请注意，如果keras内置示例中的数据集不可用，这将下载数据集并解决问题。 ：）