pycharm import input_data ImportError: No module named 'input_data'

最新推荐文章于 2021-10-05 11:40:25 发布
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分类专栏： Python 文章标签： 机器学习 python tensorflow MNIST pycharm
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今天开始学习MNIST手写体识别入门，刚开始导入input_data就失败了。报错：ImportError: No module named 'input_data'，索性导入tensorflow，竟然也失败了，错误也是没有这个包，我明明装了的。

调用本机python查看tensorflow，的确存在：在这里插入图片描述

  • 原因：pycharm的interpreter是当前项目的，并不是本地装的python的。
  • 解决方法：File - Settings - Project Interpreter，选择Interpreter为本地安装的python；将import input_data改为from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data即可
    在这里插入图片描述
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
weixin_43178406的博客
08-26 30万+
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
Python使用keras和tensorflow遇到的问题
dltan
12-12 2516
报错：No module named 'keras.datasets'; 'keras' is not a package 和AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'及tensorflow-gpu的安装和使用
TensorFlow MNIST数据集导入遇ModuleNotFoundError: No module named 'input_data'
alienanlin的博客
03-23 3877
初学TensorFlow，已下载input_data.py。运行此py程序后获得MNIST数据集，但直接按TensorFlow中文社区教程使用如下代码: import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 会出现 ModuleNotFoundError: No module named ‘i...
【解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘input_data‘
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tensorflow遇到No module named 'input_data'
wx的博客
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1系统没有检测到input_data模块，但是此模块在tensorflow的例子中已经存在了，所以不需要额外去下载此模块 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 直接在tensorflow中导入就可以了 2.在占位符方面，教程中说是tf.types.float32，但是在系统中会报错，所以修改为 inpu
ImportError: No module named input_data
llg_mqy的博客
06-23 6851
这次碰到一个问题，import input_data的时候报input_data modele找不到，我在site-packages目录的TensorFlow文件中搜索了一下，发现有input_data.py文件，是在example中。在网上查资料了解了module的含义以及python的import如何通过路径寻找需要导入的module，我发现有input_data.py文件但报No mod
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07-29 9062
〇、前情提要 在b站跟着up主 白手起家的百万富翁 学mnist手写体识别实践，但到了from tensorflow.examples.tutorial.mnist import input_data发现无法导入。 参考： 我的笔记- Tensorflow 2.0 !!! No module named 'tensorflow.examples.tutorials’解决办法，有用 https://blog.youkuaiyun.com/qq_43060552/article/details/103189040
python导入机制及importlib模块
jeffery0207的博客
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文章目录写在篇前import 关键字先导概念namespace & scopeModule & Packagesmodulepackagesregular packagenamespace packageimportlibLoaders & Findersimport hooksimportlib.abcimportlib.resources参考资料 写在篇前 这篇博客的雏形，严格来讲，在我脑海中浮现已有近一年之久，起源于我之前在写一个python模块并用jupyter notebo
Python3基础——遇到问题汇总
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Python基础系列 Python基础——基本语法 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，...
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tensorflow学习，Yann LeCun's website上获取MNIST数据的脚本
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01-11
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No module named input_data报错分析
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input-data 中No module named input_data的报错问题解决方法 在初次学习tesorflow 的时候，按照的中文文档练习MNIST的时候，直接按照教程import input_data会报错，这个时候大家可能会感到困惑 ，明明一样为啥还报错了，其实改正的办法很简单 ，只需要改成 from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp...
No module named 'input_data'问题解决
Fiona_Y的博客
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07-17 9394
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pycharm报错 import reeds_shepp ModuleNotFoundError: No module named 'reeds_shepp'
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### 解决 PyCharm 中 `reeds_shepp` 模块导入问题 当在 PyCharm 中运行代码时遇到 `ModuleNotFoundError: No module named 'reeds_shepp'` 错误，这通常是因为当前使用的 Python 虚拟环境未安装该模块。以下是解决问题的方法： #### 方法一：通过 PyCharm 的包管理器安装 PyCharm 提供了一个内置工具来管理和安装所需的第三方库。 1. 打开 **Settings/Preferences** 对话框（可以通过菜单栏中的 `File -> Settings` 或者快捷键 `Ctrl+Alt+S` 实现）。 2. 导航到 `Project: <your_project_name> -> Python Interpreter` 部分。 3. 在右上角点击齿轮图标并选择 `Add...` 来切换或创建一个新的虚拟环境，或者直接使用现有的解释器。 4. 返回到 `Python Interpreter` 页面，在页面下方找到加号 (`+`) 图标以打开可用软件包列表。 5. 在搜索框中输入 `reeds-shepp` 并确认其存在。如果找不到，则可能需要手动安装[^1]。 #### 方法二：命令行 pip 安装 另一种方法是在终端中执行以下命令来全局或针对特定虚拟环境安装所需模块： ```bash pip install reeds-shepp ``` 确保此操作对应于 PyCharm 使用的正确 Python 解释器版本。可以验证所选解释器路径是否一致，具体方式如下： - 前往 `Run -> Edit Configurations...` 查看配置文件设置下的 Python interpreter 字段。 #### 方法三：修改项目解释器配置 有时即使已成功安装依赖项但仍报错，原因可能是 PyCharm 当前工作区并未关联至实际完成安装的位置。此时需重新指定解释器位置： - 如前所述进入 `Settings -> Project: ... -> Python Interpreter`； - 更改为包含目标模块的有效解释器实例即可。 以上任意一种途径均能有效处理因缺少必要扩展而导致的功能缺失状况。另外值得注意的是并非所有开源资源都维护良好，部分名称可能存在差异，请仔细核对官方文档说明后再尝试上述步骤。 ```python import reeds_shepp # 测试安装后的正常调用情况 print(reeds_shepp.__version__) ```
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