Python 在EC2实例中安装TensorFlow示例

我目前正在Amazon EC2实例上运行，并试图在Jupyter笔记本（Python 2.7）中运行以下代码：

但是，我得到以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-de596f1c663d> in <module>()
      1 
----> 2 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
      3 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/")
      4 images, labels = mnist.train.images, mnist.train.labels
      5 images = images.reshape((55000,28,28))

ImportError: No module named tensorflow.examples.tutorials.mnist

---------------------------------------------------------------------------
ImportError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在（）
1.
---->2从tensorflow.examples.tutorials.mnist导入输入数据
3 mnist=输入数据。读取数据集（“mnist\U数据/”）
4个图像，标签=mnist.train.images，mnist.train.labels
5个图像=图像。重塑（（55000,28,28））
ImportError:没有名为tensorflow.examples.tutorials.mnist的模块

到目前为止，为了让TensorFlow代码正常工作，我还没有安装任何库（我也不清楚为什么我不需要安装任何东西）。如何安装此示例集？

Hm，如下所示

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

应该可以，我只是仔细检查了一下。也许您安装了一个非常旧的TensorFlow版本？您可以通过以下方式检查版本：

import tensorflow as tf
tf.__version__

我不记得什么时候

input\u data

被添加到

tensorflow.examples.tutorials.mnist

，但它应该与Tf 1.1和1.2一起工作，如下所示：

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

应该可以，我只是仔细检查了一下。也许您安装了一个非常旧的TensorFlow版本？您可以通过以下方式检查版本：

import tensorflow as tf
tf.__version__

---

我不记得什么时候

input\u data

被添加到

tensorflow.examples.tutorials.mnist

，但它应该与Tf 1.1和1.2一起工作，我建议使用安装了tensorflow（以及其他MachineLearning软件包）的AWS DeepLearning AMI

深度学习Amazon Linux AMI的AMI ID如下：
us-east-1:ami-4b44745d
us-east-2:ami-305d7c55
美国西部2号：ami-296e7850
eu-west-1:ami-d36386aa
ap-东南-2:ami-52332031
ap-northeast-1:ami-b44050d3
ap-东北-2:ami-1523fc7b

用于DW框架的发布标记/分支：
MXNet:v0.10.0标签
TensorFlow:v1.1.0标签
Theano:rel-0.8.2标签
Caffe:rc5标签
CaFe2:v0.7.0
Keras:1.2.2标签
CNTK:v2.0.rc1标签
火炬：总支

---

请参阅以了解更多信息

我建议使用安装了TensorFlow（以及其他MachineLearning软件包）的AWS DeepLearning AMI

深度学习Amazon Linux AMI的AMI ID如下：
us-east-1:ami-4b44745d
us-east-2:ami-305d7c55
美国西部2号：ami-296e7850
eu-west-1:ami-d36386aa
ap-东南-2:ami-52332031
ap-northeast-1:ami-b44050d3
ap-东北-2:ami-1523fc7b

用于DW框架的发布标记/分支：
MXNet:v0.10.0标签
TensorFlow:v1.1.0标签
Theano:rel-0.8.2标签
Caffe:rc5标签
CaFe2:v0.7.0
Keras:1.2.2标签
CNTK:v2.0.rc1标签
火炬：总支

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请参阅以了解更多信息

嘿，塞巴斯蒂安——谢谢你的快速回答。运行版本检查返回“没有名为Tensorflow的模块”错误。事实证明，我的Amazon实例预装了Theano，但没有TensorFlow。你知道我会如何在我的实例中安装TensorFlow和Python2.7吗？我通常使用Ubuntu实例中我自己的AMI，我不知道它们是如何设置的。然而，如果幸运的话，它可以像从命令行执行

pip install tensorflow gpu

一样简单。或者，您可以尝试另一个答案中提到的DL AMI。或者，如果您想自己在AWS上设置DL实例/AMI，这里有一个分步指南：Hey Sebastian——感谢您的快速回答。运行版本检查返回“没有名为Tensorflow的模块”错误。事实证明，我的Amazon实例预装了Theano，但没有TensorFlow。你知道我会如何在我的实例中安装TensorFlow和Python2.7吗？我通常使用Ubuntu实例中我自己的AMI，我不知道它们是如何设置的。然而，如果幸运的话，它可以像从命令行执行

pip install tensorflow gpu

一样简单。或者，您可以尝试另一个答案中提到的DL AMI。或者，如果您想自己在AWS上设置DL实例/AMI，下面是一个分步指南：