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1 .利用TensorFlow代碼下載MNIS丁
TensorFlow 提供了一個(gè)庫， 可以直接用來自動下載與安裝MNIST ， 見如下代碼：
代碼5-1 MNIST數(shù)據(jù)集（此下為舊版本（tf 1.X）的代碼，可能不適用，解決辦法2是根據(jù)舊版代碼進(jìn)行解決，方法1為新版tf2.0的代碼，自行選擇）
?

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

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

運(yùn)行上面的代碼，會自動下載數(shù)據(jù)集并將文件解壓到當(dāng)前代碼所在同級自錄下的
MNIST data 文件夾下。
Q注意：代碼中的one hot=True ，表示將樣本標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為one hot 編碼。
舉例來解釋one_hot 編碼： 假如一共10 類。0 的one_hot 為1000000000,1 的one_hot
為0100000000 , 2 的one hot 為0010000000 , 3 的one hot 為0001000000 ..…·依
此類推。只有一個(gè)位為1 , 1 所在的位置就代表著第幾類。

報(bào)錯(cuò)（此報(bào)錯(cuò)可以使用解決方法2，但建議使用方法1中的新版本代碼，自行抉擇）

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'

解決辦法1

?tensorflow2.0的數(shù)據(jù)集集成到keras高級接口之中，使用如下代碼一般都能下載

?

?

import tensorflow as tf

tf.__version__

?

?

mint=tf.keras.datasets.mnist

(x_,y_),(x_1,y_1)=mint.load_data()

?

?

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(x_[0], cmap="binary")

plt.show()

解決辦法2

先檢查tensorflow中是否含有tutorials，本文主要針對沒有tutorials文件報(bào)錯(cuò)的解決，請看清解決的問題！！！

?

1.在自己編譯器運(yùn)行的python環(huán)境的...\Python3\Lib\site-packages,該目錄下有文件夾tensorflow, tensorflow_core, ensorflow_estimator。。。（可能你的電腦安裝了多個(gè)python環(huán)境，如果找錯(cuò)位置，依舊沒有復(fù)制到運(yùn)行的python環(huán)境中，無法運(yùn)行，找對自己的環(huán)境位置）

?

?

2.進(jìn)入tensorflow_core\examples文件夾，如果文件夾下只有saved_model這個(gè)文件，則是沒有tutorials。

?

?

3.進(jìn)入github的tensorflow主頁下載缺失的文件 網(wǎng)址為：https://github.com/tensorflow/tensorflow。

或者我微云上的文件：https://share.weiyun.com/5Hm7kxy

?

整個(gè)下載下來，

?

4.然后在下載文件的路徑tensorflow-master\tensorflow\examples\這里找到了tutorials文件夾，把tutorials整個(gè)文件夾拷貝到上文中提到的...\Python3\Lib\site-packages\tensorflow_core\examples\

?

5.恭喜你成功運(yùn)行

識別手寫數(shù)字代碼如下

?

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Nov 21 16:38:15 2019

?

@author: Cable-Ching

"""

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

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

print ( ' 輸入數(shù)據(jù)：', mnist.train.images)

print ( ' 輸入數(shù)據(jù)打shape :', mnist.train.images.shape)

import pylab

im = mnist.train.images[1]

im = im.reshape(-1 ,28)

pylab.imshow(im)

pylab.show()

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘解决办法，有用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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