ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials'

这个错误通常是因为你所使用的 TensorFlow 版本不支持 `tensorflow.examples.tutorials` 模块。在 TensorFlow 2.0 及以后的版本中，`tensorflow.examples.tutorials` 已经被移除了。

你可以尝试使用其他方法来实现你的代码，例如使用 `tf.keras` 或者 `tf.data` API。或者，如果你的代码必须使用 `tensorflow.examples.tutorials` 模块，那么你需要降低 TensorFlow 的版本，以支持这个模块。

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ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials.mnist'

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples.tutorials.mnist'错误通常是由于缺少TensorFlow的MNIST示例模块导致的。要解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 确保您已经正确安装了TensorFlow。您可以使用以下命令检查TensorFlow的安装情况：

pip show tensorflow

如果没有安装TensorFlow，您可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow

2. 检查您的代码中是否正确导入了`tensorflow.examples.tutorials.mnist`模块。请确保您的代码中包含以下导入语句：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

3. 如果您已经安装了TensorFlow，但仍然遇到此错误，请尝试卸载并重新安装TensorFlow。您可以使用以下命令卸载TensorFlow：

pip uninstall tensorflow

然后重新安装TensorFlow：

pip install tensorflow

4. 如果上述方法仍然无法解决问题，可能是因为您的TensorFlow版本过低或过高。您可以尝试安装特定版本的TensorFlow。例如，要安装1.15.0版本的TensorFlow，可以使用以下命令：

pip install tensorflow==1.15.0

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.examples'

您遇到的错误是因为您的环境中缺少了tensorflow.examples模块。这个模块通常是在TensorFlow的旧版本中使用的，而在新版本中已经被移除了。您可以尝试更新您的TensorFlow版本或者使用其他方法来导入MNIST数据集。

以下是两种导入MNIST数据集的方法：

1. 使用keras库导入MNIST数据集：

from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 打印数据集的形状
print("训练集数据形状：", x_train.shape) # 输出：(60000, 28, 28)
print("训练集标签形状：", y_train.shape) # 输出：(60000,)
print("测试集数据形状：", x_test.shape) # 输出：(10000, 28, 28)
print("测试集标签形状：", y_test.shape) # 输出：(10000,)

2. 使用tf.keras库导入MNIST数据集：

import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 打印数据集的形状
print("训练集数据形状：", x_train.shape) # 输出：(60000, 28, 28)
print("训练集标签形状：", y_train.shape) # 输出：(60000,)
print("测试集数据形状：", x_test.shape) # 输出：(10000, 28, 28)
print("测试集标签形状：", y_test.shape) # 输出：(10000,)