Python tensorflow初学者教程-读取数据集失败

我正在尝试在Linux上运行。我安装了

gcc

，

cython

，

numpy

，

six

我可以导入数据，但解包时似乎出现了某种问题

有人能帮忙吗

---

Python 2.7.3（默认，2015年6月22日，19:43:34）
[GCC 4.6.3]关于linux2
有关详细信息，请键入“帮助”、“版权”、“信用证”或“许可证”。
>>>导入g3doc.tutorials.mnist.input_数据作为输入_数据
>>>mnist=输入数据。读取数据集（“mnist\u data/”，one\u hot=True）
已成功下载train-images-idx3-ubyte.gz 9912422字节。
提取MNIST_数据/train-images-idx3-ubyte.gz
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“g3doc/tutorials/mnist/input_data.py”，第175行，在读取数据集中
列车图像=提取图像（本地图像文件）
文件“g3doc/tutorials/mnist/input_data.py”，第60行，在extract_images中
buf=bytestream.read（行*cols*num_图像）
文件“/usr/lib/python2.7/gzip.py”，第263行，已读
chunk=self.extrabuf[offset:offset+size]
TypeError:只能将整数标量数组转换为标量索引
>>>mnist=输入数据。读取数据集（“mnist\u data/”，one\u hot=True）
提取MNIST_数据/train-images-idx3-ubyte.gz
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“g3doc/tutorials/mnist/input_data.py”，第175行，在读取数据集中
列车图像=提取图像（本地图像文件）
文件“g3doc/tutorials/mnist/input_data.py”，第60行，在extract_images中
buf=bytestream.read（行*cols*num_图像）
文件“/usr/lib/python2.7/gzip.py”，第263行，已读
chunk=self.extrabuf\[偏移量：偏移量+大小]
TypeError:只能将整数标量数组转换为标量索引

---

---

这似乎是最新版本的Numpy的一个问题。为了索引的目的，将单个元素数组视为标量是错误的

我已对上游TensorFlow代码进行了相关更改，但同时您可以将（L45）编辑为以下内容（在行尾添加

[0]

）：

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这似乎是最新版本Numpy的一个问题。为了索引的目的，将单个元素数组视为标量是错误的

我已对上游TensorFlow代码进行了相关更改，但同时您可以将（L45）编辑为以下内容（在行尾添加

[0]

）：

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感谢提出此问题-修复现在处于上游：另请参阅：感谢提出此问题-修复现在处于上游：另请参阅：感谢查看此问题！但是当我攻击L60时，我在第62行得到了一个类似的回溯，然后当我攻击L62时，我在gzip.py的L263中得到了类似的回溯。我是否应该从上游提取并尝试它？是的-我们修复了

\u read32（）

以返回int而不是数组，这将为您解决问题。再次感谢您的报道！我更新了答案，以显示正确的修复方案——为了子孙后代——但从上游拉动可能仍然是一条路要走。感谢您的关注！但是当我攻击L60时，我在第62行得到了一个类似的回溯，然后当我攻击L62时，我在gzip.py的L263中得到了类似的回溯。我是否应该从上游提取并尝试它？是的-我们修复了

\u read32（）

以返回int而不是数组，这将为您解决问题。再次感谢您的报道！我更新了答案，以显示正确的解决方案——为子孙后代——但从上游拉动可能仍然是一条路要走。

Python 2.7.3 (default, Jun 22 2015, 19:43:34)
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.   
>>> import g3doc.tutorials.mnist.input_data as input_data
>>> mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "g3doc/tutorials/mnist/input_data.py", line 175, in read_data_sets
    train_images = extract_images(local_file)
  File "g3doc/tutorials/mnist/input_data.py", line 60, in extract_images
    buf = bytestream.read(rows * cols * num_images)
  File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 263, in read
    chunk = self.extrabuf[offset: offset + size]
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
>>> mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "g3doc/tutorials/mnist/input_data.py", line 175, in read_data_sets
    train_images = extract_images(local_file)
  File "g3doc/tutorials/mnist/input_data.py", line 60, in extract_images
    buf = bytestream.read(rows * cols * num_images)
  File "/usr/lib/python2.7/gzip.py", line 263, in read
    chunk = self.extrabuf\[offset: offset + size]
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0]