旧教程说，要导入MNIST数据，请使用：

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

这将导致错误。新教程使用以下代码执行此操作：

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

这很好。

我可能有点迟了，但是对于tensorflow版本0.12.1，您可能想使用input_data.read_data_sets代替。

基本上使用此功能可以从您从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载的本地驱动器加载数据。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data_set/')

因此，假设您位于以下目录中： /somePath/tensorflow/tutorial （这是您的工作目录）。

您需要做的就是下载input_data.py并将其放入。让文件名在您调用的位置：

import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
...

是main.py ，它也在此目录中。

每当完成此操作后，您就可以开始运行main.py ，它将开始下载文件并将其放置在MNIST_data文件夹中（一旦它们存在，脚本将在下次不再下载它们）。

我如何开始本教程

我没有下载您所做的文件夹，但是我通过pip安装了tensorflow，然后遇到类似的问题。

我的解决方法是更换

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data

与

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data

我正在使用不同的版本-在此处使用Docker在Windows上安装后-遇到了类似的问题。

我发现一个简单的解决方法是：

1.在Linux命令行中，找出Docker映像上的input_data.py在哪里（在您的情况下，您提到必须手动下载它。在我的情况下，它已经在此处）。我使用了以下linux命令：

$ sudo find . -print | grep -i '.*[.]py'

我有文件和路径

./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/mnist.py
./tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/input_data.py

2.启动Python并使用SYS输入以下命令：

>> import sys
>> print(sys.path)

您将获得现有路径。

['', '/usr/lib/python2.7', '/usr/lib/python2.7/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr/lib/python2.7/lib-tk', '/usr/lib/python2.7/lib-old', '/usr/lib/python2.7/lib-dynload', '/usr/local/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages', '/usr/lib/python2.7/dist-packages/PILcompat']

4.添加inputa_data.py的路径：

>> sys.path.insert(1,'/tensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist')

希望对您有所帮助。如果您找到更好的选择，请告诉我。 :)