导入minst数据集出现No module named tensorflow.examples.tutorials错误

最新推荐文章于 2024-09-20 19:57:35 发布
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本文解决了一个常见的TensorFlow问题，即'No module named 'tensorflow.examples.tutorials''错误。通过从GitHub下载并正确安装tutorials模块，可以轻松解决此问题。 
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'

解决方法，在你anaconda安装路径下寻找你的site-packages，在文件夹下寻找tensorflow相关文件夹，打开tensorflow_core文件夹，打开examples文件夹，发现里面没有tutorials文件夹，去github上下载，路径是tensorflow/examples/tutorials，下载之后将tutorials文件夹复制到examples文件夹下即可。

github下载链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow

No Module named “tensorflow.examples.tutorial“.
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自己下载、准备好两个数据：tutorials（https://share.weiyun.com/ivvWtHmV）、数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/） 1.安装好tensorflow2.3.1后，存在目录如图：位于Lib\site-packages文件夹下： 2.将下载好的tutorials数据复制进Lib\site-packages\tensorflow\examples，得到： 3.新建MNIST_data文件夹 4.然后将数据集拷贝进Lib\site-p
tensorflow 导入MNIST 数据，报错No module named ‘tensorflow.examples.tutorials.mnist‘
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1 安装在cmd中输入：pip install tensorflow 安装tensorflow，运行MNIST 显示安装成功，直接在ipython窗口测试：import tensorflow as tf没有报错，说明安装引用成功。 注：这个直接用pip安装方便，官网给出的激活方法太麻烦，没看懂[http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/
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tensorflow.js minst
07-25
你可以使用 TensorFlow.js 来训练和使用 MNIST（手写数字识别）模型。以下是一个基本的示例代码，用于加载已训练好的 MNIST 模型并对图像进行预测： ```javascript // 加载模型 async function loadModel() { const model = await tf.loadLayersModel('model/model.json'); return model; } // 预测图像 async function predictImage(imageData) { const model = await loadModel(); // 将图像数据转换为张量 const img = tf.browser.fromPixels(imageData, 1); const imgResized = tf.image.resizeBilinear(img, [28, 28]); const imgNormalized = imgResized.div(255.0).reshape([1, 28, 28, 1]); // 进行预测 const output = model.predict(imgNormalized); const predictions = Array.from(output.dataSync()); return predictions; } // 获取图像数据并进行预测 const canvas = document.getElementById('canvas'); const context = canvas.getContext('2d'); const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); predictImage(imageData).then((predictions) => { console.log(predictions); }); ``` 在上述代码中，我们首先加载已训练好的模型 `model/model.json`。然后，我们将图像数据转换为 TensorFlow 张量，并对其进行预处理，使其与训练数据的格式相匹配。最后，我们使用模型对图像进行预测，并打印预测结果。 请注意，这只是一个基本示例，你可能需要根据自己的需求进行更多的调整和优化。同时，确保你已经训练好了 MNIST 模型，并将其保存为 TensorFlow.js 可以加载的格式。
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