テンソルの流れが、私はちょうどピップを使用してテンソルの流れをインストールし、私は次のチュートリアルを実行しようとしたCSV

を読み込むことができませんでした理由：テンソルの流れが、私はちょうどピップを使用してテンソルの流れをインストールし、私は次のチュートリアルを実行しようとしたCSV

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/tutorials/tflearn/index.html

# Data sets 
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv" 
IRIS_TEST = "iris_test.csv" 

# 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)

をしかし、私はエラーを持っている：

training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename=IRIS_TRAINING, 
AttributeError: 'module' object has no attribute 'load_csv'

私はパンダのデータフレームを使用する必要があるという答えをお読みになりましたか？しかし、チュートリアルのようにすべてが機能するはずはありませんか？それはとても奇妙です！私はこの問題に直面している唯一の人ではないでしょうか？

はここでチュートリアルのように全体のコードです：私のバージョンは11ですので、

from __future__ import absolute_import 
from __future__ import division 
from __future__ import print_function 

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

# Data sets 
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv" 
IRIS_TEST = "iris_test.csv" 

# 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) 

# Specify that all features have real-value data 
feature_columns = [tf.contrib.layers.real_valued_column("", dimension=4)] 

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively. 
classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, 
              hidden_units=[10, 20, 10], 
              n_classes=3, 
              model_dir="/tmp/iris_model") 

# Fit model. 
classifier.fit(x=training_set.data, 
       y=training_set.target, 
       steps=2000) 

# Evaluate accuracy. 
accuracy_score = classifier.evaluate(x=test_set.data, 
            y=test_set.target)["accuracy"] 
print('Accuracy: {0:f}'.format(accuracy_score)) 

# Classify two new flower samples. 
new_samples = np.array(
    [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=float) 
y = classifier.predict(new_samples) 
print('Predictions: {}'.format(str(y)))

出典

2016-10-12 Vacassal Alsk

TensorFlowをどのようにインポートしましたか（例：tfとしてインポートテンソルフロー）？ – user375348

私はPythonファイルにコードをコピーして実行します.... –

実行しているファイルの名前は何ですか？ – user375348