Python TensorFlow类型错误：'；BatchDataset'；对象是不可编辑的

我在跟踪调查。它特别指出，要在虹膜（花）分类的样本项目上实现热切的执行

导入所需的Python模块，包括TensorFlow，并为此程序启用即时执行。急切执行使TensorFlow立即计算操作，返回具体值，而不是创建稍后执行的计算图。如果您习惯于REPL或python交互控制台，您会感到宾至如归

因此，我按照说明进行操作，以实现快速执行，并继续执行说明。然而，当我到达讨论如何将数据集准备成张量流数据集的部分时，我遇到了一个错误

细胞代码 错误

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
7.
8#查看批次中的单个示例条目
---->9个特征，标签=iter（列车数据集）。下一个（）
10打印（“示例功能：”，功能[0]）
11打印（“示例标签：”，标签[0]）
TypeError:“BatchDataset”对象不可编辑

---

我只想继续下面的例子。如何将

BatchDataset

对象转换为可移植的对象？

事实证明，我在项目中没有执行导致此问题的某些步骤

将TensorFlow从1.7升级到1.8：

！pip安装--升级tensorflow

检查TensorFlow是否已更新 此代码单元：

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import os
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe

tf.enable_eager_execution()

print("TensorFlow version: {}".format(tf.VERSION))
print("Eager execution: {}".format(tf.executing_eagerly()))

应返回以下输出：

TensorFlow version: 1.8.0
Eager execution: True

from __future__ import absolute_import, division, print_function

import os
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.eager as tfe

tf.enable_eager_execution()

print("TensorFlow version: {}".format(tf.VERSION))
print("Eager execution: {}".format(tf.executing_eagerly()))

TensorFlow version: 1.8.0
Eager execution: True