本文主要是介绍使用MNIST数据集时关于“ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘”报错的解决方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
关于“ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials’”报错
报错原因
之所以在pycharm里会报“ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'”这样的错误是因为使用Anaconda平台不指定安装tensorflow的版本时，tensorflow的默认安装版本为最新，我安装的tensorflow2.x版本，这个版本在安装的过程中并不会将tutorials文件夹安装在tensorflow\examples\目录下，我的目录为E:\Anaconda\envs\tensorflowbase\Lib\site-packages\tensorflow\examples，所以当使用下列代码导入input_data时会报错。
TensorFlow官方提供了input_data模块，input_data模块使用read_data_sets()函数自动加载数据集。函数第一个参数，是数据集存放路径。第二个参数one_hot=True表示以独热码的形式存取，这是因为MNIST的labels是1，2，3这种，需要转换成one-hot向量，最后预测为1的分量就是分类类别。当函数运行时，会自动检查存放路径下是否有该数据集，如果没有，会自动下载MNIST数据集。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data', one_hot=True)
解决方案
下载下面的网盘文件，并解压到site-packages\tensorflow\examples文件夹下，之后运行就解决了这个问题。下载解压之后tutorials文件夹在我电脑上的路径为E:\Anaconda\envs\tensorflowbase\Lib\site-packages\tensorflow\examples\tutorials。
链接： tutorials.7z.
提取码：n36l
关于“AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘placeholder’”的解决
报错原因
我的tensorflow版本为2.x，所以出现这个问题是因为在tf2下使用了tf1的API，tf2不支持导致的。
解决方案
将下列语句：
import tensorflow as tf
更改为：
import tensorflow.compat.v1 as tf # 由于使用了placeholder，所以使用该句及下句语句
tf.disable_v2_behavior()
即可。
参考：https://www.cnblogs.com/ping2yingshi/p/12920537.html
这篇关于使用MNIST数据集时关于“ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials‘”报错的解决方案的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
