在使用 TensorFlow 1.15 版本进行 Mnist 数据集的数字识别训练时，如果先导入 `tensorflow_core.examples.tutorials.mnist` 后再导入 `tensorflow`，可能会遇到 `AttributeError`，提示 `tensorflow` 模块找不到 `placeholder` 属性。这可以通过两种方式解决：1) 将 `import tensorflow as tf` 放到第一行；2) 使用 `import tensorflow.compat.v1 as tf`。这两种方法都可以确保正确访问 `placeholder` 函数，从而避免报错并继续训练过程。
在使用TensorFlow导入Mnist数据做数字识别训练时，若先导入tensorflow_core.examples.tutorials.mnist，后导入tensorflow，会出现tensorflow中不存在placeholder的报错信息。
tensorflow版本为1.15
AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘placeholder‘
解决方法有两个：
1、直接将import tensorflow as tf 放到第一行，解决！
2、不改变顺序，使用import tensorflow.compat.v1 as tf，解决！
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