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import input_data MNIST Tensorflow funktioniert nicht

TensorFlow-MNIST-Beispiel wird nicht mit vollständig_connected_feed.py ausgeführt

Ich überprüfte dies und stellte fest, dass input_data nicht eingebaut war. Also habe ich den ganzen Ordner von hier heruntergeladen. Wie kann ich das Tutorial starten:

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

Ich verwende iPython (Jupyter). Muss ich mein Arbeitsverzeichnis in den Ordner ändern, den ich heruntergeladen habe? oder kann ich dies meinem tensorflow-Verzeichnis hinzufügen? Wenn ja, wo füge ich die Dateien hinzu? Ich habe tensorflow mit pip (unter OSX) installiert und der aktuelle Speicherort ist ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py

Soll auf diese Dateien direkt über tensorflow wie sklearn-Datasets zugegriffen werden? oder soll ich nur in das verzeichnis cd und von dort aus arbeiten? Das Beispiel ist nicht klar. 

25
O.rka

Nehmen wir also an, Sie befinden sich im Verzeichnis: /somePath/tensorflow/tutorial (und dies ist Ihr Arbeitsverzeichnis).

Sie müssen lediglich die Datei input_data.py herunterladen und dies hier angeben. Geben Sie den Dateinamen an, an dem Sie aufgerufen haben:

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

ist main.py und befindet sich auch in diesem Verzeichnis.

Sobald dies geschehen ist, können Sie einfach main.py ausführen, wodurch die Dateien heruntergeladen und im Ordner MNIST_data abgelegt werden (sobald sie dort sind, werden sie beim nächsten Mal nicht mehr heruntergeladen).

23
Salvador Dali

Das alte Tutorial sagte, zum Importieren der MNIST-Daten verwenden Sie:

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

Dies führt zu dem Fehler . Das neue Lernprogramm verwendet dazu den folgenden Code:

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

Und das funktioniert gut.

22
Kongsea

Wie kann ich das Tutorial starten? 

Ich habe den Ordner nicht heruntergeladen, aber ich habe Tensorflow per Pip installiert und hatte dann ein ähnliches Problem.

Mein Workaround war zu ersetzen 

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data

mit

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

4
masaya

Ich verwende verschiedene Versionen - folge der Installation unter Windows mit Docker hier - und hatte ein ähnliches Problem.

Eine einfache Problemumgehung, die ich gefunden habe, war:

1.In der Linux-Befehlszeile finden Sie heraus, wo sich die input_data.py auf meinem Docker-Image befindet (in Ihrem Fall haben Sie erwähnt, dass Sie sie manuell herunterladen mussten. In meinem Fall war sie bereits hier). Ich habe den folgenden Linux-Befehl verwendet:

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

Ich habe die Dateien und den Pfad

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

2.Starten Sie Python und geben Sie den folgenden Befehl mit SYS ein:

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

sie erhalten die vorhandenen Pfade.

['', '/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. Fügen Sie den Pfad von inputa_data.py hinzu:

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

Hoffe, dass es helfen kann. Wenn Sie eine bessere Option gefunden haben, lassen Sie es mich wissen. :)

3
Will From Tokyo

Ich bin vielleicht etwas spät dran, aber für Tensorflow Version 0.12.1 möchten Sie vielleicht stattdessen input_data.read_data_sets verwenden.

Grundsätzlich können Sie diese Funktion verwenden, um die Daten von Ihrem lokalen Laufwerk zu laden, die Sie von http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ heruntergeladen haben.

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

2
John

MNIST input_data wurde eingebaut, es ist nur kein einzelnes Modul, es befindet sich im Tensorflow-Modul, versuchen Sie es 

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
1
Cro
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
1
m0z4rt

MNIST-Datensatz als Teil des Tutorials zu Tensorflow-Beispielen. Wenn wir dies verwenden möchten:

Importieren Sie MNIST-Daten, um handschriftliche Digites zu identifizieren

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST data", one_hot=True)
1
jitesh mohite

Wie die offizielle TensorFlow-Website gezeigt hat, werden alle MNIST-Daten auf http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ gehostet. _

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0
Victor John