import input_data MNIST tensorflow ne fonctionne pas
L'exemple MNIST de TensorFlow ne fonctionne pas avec Fully_connected_feed.py
J'ai vérifié cela et me suis rendu compte que input_data n'était pas intégré. J'ai donc téléchargé tout le dossier à partir de ici . Comment puis-je commencer le tutoriel:
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
J'utilise iPython (Jupyter), dois-je changer mon répertoire de travail dans ce dossier que j'ai téléchargé? ou puis-je ajouter ceci à mon répertoire tensorflow? Si oui, où puis-je ajouter les fichiers? J'ai installé tensorflow avec pip (sur mon OSX) et l'emplacement actuel est ~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py
Ces fichiers doivent-ils être accessibles directement via les ensembles de données tensorflow comme sklearn? ou suis-je juste censé aller dans le répertoire et travailler à partir de là? L'exemple n'est pas clair.
Supposons donc que vous êtes dans le répertoire: /somePath/tensorflow/tutorial (et ceci est votre répertoire de travail).
Tout ce que vous avez à faire est de télécharger le fichier input_data.py et de le mettre comme ceci. Laissez le nom du fichier où vous appelez:
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
...
est main.py et il se trouve également dans ce répertoire.
Chaque fois que cela est fait, vous pouvez simplement commencer à exécuter main.py qui démarrera le téléchargement des fichiers et les placera dans le dossier MNIST_data (une fois qu'ils seront là, le script ne les téléchargera pas la prochaine fois).
L'ancien tutoriel disait, pour importer les données MNIST, utilisez:
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
Cela provoquera l'erreur . Le nouveau tutoriel utilise le code suivant pour le faire:
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
Et ça marche bien.
Comment puis-je commencer le tutoriel
Je n'ai pas téléchargé le dossier que vous avez fait, mais j'ai installé tensorflow by pip et j'ai eu un problème similaire.
Ma solution de contournement était de remplacer
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
avec
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
J'utilise une version différente - après l'installation sur Windows avec Docker ici - et j'ai eu un problème similaire.
Une solution de contournement facile que j'ai trouvée était:
1.Dans la ligne de commande Linux, déterminez où se trouve input_data.py sur mon image Docker (dans votre cas, vous avez mentionné que vous deviez le télécharger manuellement. Dans mon cas, c'était déjà là). J'ai utilisé la commande suivante linwing:
$ Sudo find . -print | grep -i '.*[.]py'
J'ai les fichiers et le chemin
./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/mnist.py
./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/input_data.py
2.lancez Python et tapez la commande suivante à l'aide de SYS:
>> import sys
>> print(sys.path)
vous obtiendrez les chemins existants.
['', '/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.ajoutez le chemin de inputa_data.py:
>> sys.path.insert(1,'/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist')
J'espère que ça peut aider. Si vous avez trouvé la meilleure option, faites le moi savoir. :)
Je suis peut-être un peu en retard, mais pour tensorflow version 0.12.1, vous pouvez utiliser plutôt input_data.read_data_sets.
Utilisez essentiellement cette fonction pour charger les données de votre disque local que vous avez téléchargé depuis http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('data_set/')
MNIST input_data était intégré, ce n'est tout simplement pas un module individuel, c'est à l'intérieur du module Tensorflow, essayez
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
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
Ensemble de données MNIST inclus dans le didacticiel d’exemples tensorflow, si nous voulons utiliser ceci:
Importer des données MNIST pour identifier les digites manuscrites
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST data", one_hot=True)
Comme indiqué sur le site officiel de TensorFlow, toutes les données MNIST sont hébergées sur http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
