Run mnist 2.0 ou plus dans le module input_data AI1-tensorflow n'existe pas et la reconnaissance des chiffres manuscrits réparation MNIST

Description du problème:

Geeks Lapin sur l' entrée mnist Description:  https://www.cnblogs.com/gzdaijie/p/11156637.html , tensorflow mise à niveau vers 2.0 ou plus existe le module input_data n'existe pas, et il n'y a pas de session problème, espace réservé et ainsi de suite. Il affecte l'entrée en utilisant intérêt, il est la bonne méthode résumée ci - dessous.

solution:

1. Copiez le répertoire input_data à v1, lien d'attachement Input_data.py

2. Modifier

importer tensorflow comme tf

est

importer tensorflow.compat.v1 comme tf

tf.disable_v2_behavior ()

Réduire l'utilisation de la version

 

mnist écriture Source:    https://github.com/geektutu/tensorflow-tutorial-samples

Source de fixation comprenant

tensorflow.compat.v1 TF AS importation 
tf.disable_v2_behavior () 
# 
# importation OS 
# os.environ [ 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 


import tensorflow.keras AS keras 

importation input_data 

# import tensorflow TF AS 
# de tensorflow.examples.tutorials importation input_data de 
# Importer à partir tensorflow.examples.tutorials.mnist input_data 
du modèle de réseau d' importation 

'' ' 
Python 3.6 
tensorflow 1.4 
' '' 


classe train: 
    DEF la __init __ (auto): 
        self.net = Réseau () 

        # initialiser la session 
        # Réseau () est un graphique de calcul est construit, a besoin de session pour être fixés de calcul (session) en 
        self.sess tf.Session = () 
        # initialiser les variables
        self.sess.run (tf.global_variables_initializer ()) 

...