服务器安装TensorFlow1.15版本后报错TensorFlow.example.tutorials.mnistimport input.data失败因为没有在这个mnist中找到input.data那怎么修改源代码并且已知没有给mnist数据集

您可以使用以下代码来下载MNIST数据集并将其保存在本地文件夹中：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

这将自动下载MNIST数据集并将其保存在名为"MNIST_data/"的文件夹中。如果您没有下载MNIST数据集，这可能是出现错误的原因。您可以手动下载MNIST数据集并将其保存在相应的文件夹中，然后在代码中指定正确的路径。

相关问题

TensorFlow.example.tutorials.mnist中import input.data报错没有input.data这个属性这个怎么解决是由于MNIST数据集没有导入吗

这个错误可能是由于 TensorFlow 版本更新导致的。在新的 TensorFlow 版本中，`input_data` 已经被移除了。取而代之的是 `tf.keras.datasets` 中的 MNIST 数据集。您可以使用以下代码加载 MNIST 数据集：

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将训练数据和测试数据归一化
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

这样可以加载 MNIST 数据集并将数据归一化，您可以根据需要进行修改。

tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data报错

`tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data`是TensorFlow 1.x版本中用于加载MNIST数据集的模块，而在TensorFlow 2.x版本中，该模块已经被移除了。

解决方法是使用TensorFlow 2.x版本中的`tf.keras.datasets`模块来加载MNIST数据集。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

print("Training data shape:", x_train.shape, y_train.shape)
print("Testing data shape:", x_test.shape, y_test.shape)

该代码使用`tf.keras.datasets.mnist.load_data()`方法来加载MNIST数据集，并将数据集分为训练集和测试集。

如果您的代码中使用了其他TensorFlow 1.x版本的模块，同样可以尝试使用TensorFlow 2.x版本的API来替代。如果您遇到了问题，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便我们更好地为您解决问题。