Импорт кераса.наборы данных не работают
у меня установлен keras на моей машине linux, но когда я пытаюсь импортировать набор данных из keras.datasets я получаю сообщение об ошибке, что он не может его найти.
например:
from keras.datasets import mnist
Я получаю ошибку
ImportError: нет модуля с именем keras.данных
Я установил keras с помощью pip install
и он успешно установлен.
3 ответов
действительно, проблема была в том, что у меня было несколько версий Python.
удаление Anaconda Python и установка всех библиотек с помощью pip / apt-get вместо conda решили мою проблему.
Я нашел, что это правда, но нет необходимости удалять anaconda. У меня была та же проблема, но с несколькими версиями python. Однако я создал среду, которая использовала только версию Anaconda (в то время как в этой среде). В терминале (на mac и других подходящие терминалы), введите/скопируйте
conda create -n dataweekends python=2.7 pandas scikit-learn jupyter matplotlib
dataweekends-это просто имя созданной вами среды. Чтобы получить доступ к этому, просто используйте команду
source activate dataweekends
помните, что вам, возможно (возможно), придется переустановить зависимости один раз в этой новой среде.
я получил этот трюк отсюда "https://www.dataweekends.com/blog/2017/03/09/set-up-your-mac-for-deep-learning-with-python-keras-and-tensorflow"
Я бы также рекомендовал настроить различные среды для каждого проекта, который вы делаете в python.
ты keras.py
или keras.pyc
в текущем рабочем каталоге? Если так,это испортит импорт. Попробуй!--4-->переименование файла и/или удаление keras.pyc
.
благодаря комментарию от Selcuk, который привел меня на правильный путь.
действительно, проблема была в том, что у меня было несколько версий Python. Я следовал некоторым онлайн-инструкциям по установке Keras, которые рекомендовали установить MiniConda/Conda / Anaconda, которая является собственной версией python. Итак, у меня было два Python2.Установлено 7 версий:
- Обычный Linux Python 2.7
- Anaconda Python 2.7
удаление Anaconda Python и установка все библиотеки, использующие pip
/ apt-get
вместо conda
решить мою проблему.