données d'entrée MNIST tensorflow ne fonctionne pas
TensorFlow MNIST exemple qui n'est pas en cours d'exécution avec fully_connected_feed.py
j'ai vérifié et j'ai réalisé que input_data n'était pas intégré. J'ai donc téléchargé tout le dossier 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) alors dois-je changer mon répertoire de travail pour ce dossier que j'ai téléchargé? ou Puis-je ajouter ceci à mon tensorflow répertoire? 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 sont-ils destinés à être consultés directement par le biais des ensembles de données tensorflow comme sklearn ? ou est-ce que je suis censé faire un cd dans le répertoire et travailler à partir de là? L'exemple n'est pas clair.
9 réponses
donc supposons que vous êtes dans le répertoire: /somePath/tensorflow/tutorial (et ceci est votre répertoire de travail).
Tout ce que vous devez faire est de télécharger le input_data.py et mettez ça. Laissez le nom du fichier où vous invoquez:
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
...
est main.py et il est également dans ce répertoire.
chaque fois que cela est fait, vous pouvez juste commencer à lancer main.py qui va commencer à télécharger les fichiers et va les mettre dans le dossier MNIST_data (une fois qu'ils sont là, le script ne les téléchargera pas la prochaine fois).
dit l'ancien tutoriel, pour importer les données MNIST, utiliser:
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
cela causera 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.
j'utilise une version différente - après installation sur Windows avec Docker ici - et avait le même problème.
j'ai trouvé une solution facile:
1.Dans la ligne de commande Linux, trouvez où est la input_data.py sur l'image de mon Docker (dans votre cas, vous avez mentionné que vous deviez le télécharger manuellement. Dans mon cas, c'était déjà ici). J'ai utilisé la commande linux suivante:
$ 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 en utilisant 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.ajouter le chemin de inputa_data.py:
>> sys.path.insert(1,'/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist')
espérons qu'il peut aider. Si vous avez trouvé mieux, faites le moi savoir. :)
Comment puis-je commencer le tutoriel
Je n'ai pas téléchargé le dossier que vous avez fait mais j'ai installé tensorflow par pip et puis j'ai eu le même problème.
ma solution était de remplacer
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data
avec
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
je suis peut-être un peu en retard, mais pour tensorflow version 0.12.1, vous devriez utiliser input_data.read_data_sets à la place.
essentiellement en utilisant cette fonction pour charger les données de votre lecteur local que vous aviez téléchargé à partir de http://yann.lecun.com/exdb/mnist / .
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('data_set/')
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
MNIST input_data a été construit, il n'est tout simplement pas un module individuel, c'est à l'intérieur Tensorflow module, essayez
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
MNIST ensemble de données inclus comme une partie de tensorflow exemples tutoriel, Si nous voulons utiliser ceci :
importer des données MNIST pour identifier des digites manuscrites
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST data", one_hot=True)
comme le montre le site officiel de TensorFlow, toutes les données MNIST sont hébergées sur http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
