Python tf.contrib.learn Quickstart中出错，没有名为load\u csv的属性

我开始使用OSX上的tensorflow，并按照pip安装指南安装了最新版本，使用：

echo $TF_BINARY_URL
https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0rc0-py2-none-any.whl

快速概述：

OS:OS X El Capitan版本10.11.6（15G31）

Python:Python 2.7.12_1与

brew安装Python一起安装

TensorFlow:0.11.0rc0从
导入TensorFlow作为tf；打印（tf.\uuuu版本）

我可以使用以下方法运行TensorFlow：

python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
>>> Hello, TensorFlow!

因此，安装了TensorFlow并运行基本命令

但当我从这里运行tf.contrib.learn Quickstart的代码时：

我得到以下问题：

Traceback (most recent call last):
  File "tf_learn_quickstart.py", line 13, in <module>
    training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TRAINING,
AttributeError: 'module' object has no attribute 'load_csv'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“tf_learn_quickstart.py”，第13行，在
training\u set=tf.contrib.learn.dataset.base.load\u csv（文件名=IRIS\u training，
AttributeError:“模块”对象没有“加载”属性

我无法找出哪里出了问题，因为其他一切似乎都正常工作。有什么想法吗？
此函数已被弃用：

而且教程似乎不是最新的。我相信您可以简单地将load_csv替换为load_csv_with_header以使其正常工作。
对于希望运行教程的人来说，这是一个快速解决方案

替换

# Load datasets.
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TRAINING,
                                                       target_dtype=np.int)
test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TEST,
                                                   target_dtype=np.int)

与

谢谢。我用带有标题的load\u csv\u替换了load\u csv\u，并为功能\u dtype=np.float32添加了额外的参数。@IsaacNoble它是
features\u dtype
。From:
load\u csv\u with\u header（文件名、目标\u dtype、功能\u dtype、目标\u列=-1）
# Load datasets.
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(filename=IRIS_TRAINING,
                                                                  target_dtype=np.int,
                                                                  features_dtype=np.float32,
                                                                  target_column=-1)
test_set     = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(filename=IRIS_TEST,
                                                                  target_dtype=np.int,
                                                                  features_dtype=np.float32,
                                                                  target_column=-1)