Tensorflow：Python 3.5でMNISTデータを読み取る

Question

これは、MLとTensorflowを使い始めるところです。私のubuntuシステムにテンソルフローを正常にインストールした後（私が思う）。私は手書きのdidgeltのテンソルフローを持つCNNを実装したいと思っていました。もしstackoverflowで2つの質問を読んだら、何の解決もせずに2日ほどだまされていたら。

import tensorflow as tf 
    import matplotlib.pyplot as plt 
    import struct 
    import numpy as np 
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

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

    mnist = MNIST("./data/") 

    # for now i just wanna print something that tells me i successfully 
    # read the data 
    print("Size of:") 
    print("- Training-set:\t\t{}".format(len(data.train.labels))) 
    print("- Test-set:\t\t{}".format(len(data.test.labels))) 
    print("- Validation-set:\t{}".format(len(data.validation.labels))) 

何私が出ることはある：

--------------------------------------------------------------------------- 
NotFoundError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-3-17f8ae55d032> in <module>() 
     7 
     8 # Import MNIST data 
----> 9 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
    10 data = input_data.read_data_sets("./MNIST/", one_hot=True) 
    11 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/__init__.py in <module>() 
    19 from __future__ import print_function 
    20 
---> 21 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
    22 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import mnist 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py in <module>() 
    27 from six.moves import xrange # pylint: disable=redefined-builtin 
    28 import tensorflow as tf 
---> 29 from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/__init__.py in <module>() 
    23 from tensorflow.contrib import copy_graph 
    24 from tensorflow.contrib import crf 
---> 25 from tensorflow.contrib import cudnn_rnn 
    26 from tensorflow.contrib import distributions 
    27 from tensorflow.contrib import factorization 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/cudnn_rnn/__init__.py in <module>() 
    19 from __future__ import print_function 
    20 
---> 21 from tensorflow.contrib.cudnn_rnn.python.ops.cudnn_rnn_ops import CudnnGRU 
    22 from tensorflow.contrib.cudnn_rnn.python.ops.cudnn_rnn_ops import CudnnLSTM 
    23 from tensorflow.contrib.cudnn_rnn.python.ops.cudnn_rnn_ops import CudnnRNNRelu 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/cudnn_rnn/python/ops/cudnn_rnn_ops.py in <module>() 
    26 
    27 _cudnn_rnn_ops_so = loader.load_op_library(
---> 28  resource_loader.get_path_to_datafile("_cudnn_rnn_ops.so")) 
    29 
    30 _cudnn_rnn_common_doc_string = """ 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/util/loader.py in load_op_library(path) 
    40 if os.name != 'nt': 
    41  path = resource_loader.get_path_to_datafile(path) 
---> 42  ret = load_library.load_op_library(path) 
    43  assert ret, 'Could not load %s' % path 
    44  return ret 

/home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/load_library.py in load_op_library(library_filename) 
    62  # pylint: disable=protected-access 
    63  raise errors_impl._make_specific_exception(
---> 64   None, None, error_msg, error_code) 
    65  # pylint: enable=protected-access 
    66 finally: 

NotFoundError: /home/vanmunky/anaconda/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/cudnn_rnn/python/ops/_cudnn_rnn_ops.so: cannot open shared object file: No such file or directory 

イム4つのGZファイルが間違った場所にあるが、私はほとんどどこでもそれらを置くことはほぼ確実。だから、このコードによれば、どこにデータを置く必要がありますか？またはコードが間違っていますか？何が欠けていますか？

おかげ

Answer 1

は、スタックトレースから問題がmnistデータセットへのパスではありません。 tensorflow with GPUをインストールしましたが、必須のcudnnライブラリにリンクすることはできません。本当にgpuでテンソルフローを使用する場合は、すべてGPU requirementsであることを確認してください。それ以外の場合は、tensorflow with CPU（anacondaを使用していると仮定します）を再インストールするだけです。