mnistがインポートできない

Question

自分はgoogle colabを使っているのですが、moistのインポートの方法はコードの１行目で合っているはずなのにモジュールが見ついからないというエラーが出ます。原因が分かる方がいらっしゃいましたら教えてください。

コード
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

W=tf.Variable(tf.random.uniform([784,10],minval=0,maxval=1,dtype=tf.float32))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))

y_=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)

cross_entropy=-tf.ruduce_sum(y*tf.log(y_))

train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))

sess=tf.Session()

sess.run(tf.global_variables_initializer())

mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)
for i in range(25):
  plt.subplot(5,5,i+1)
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])
  plt.grid(False)
  plt.imshow(np.reshape(mnist.train.images[i,:].astype(np.float32),[28,28]),
             cmap=plt.get_cmap("gray"))
  
test_acc=sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels})
print(test_acc)

Comments

[meg_]

質問のコードはどこかからの引用ですか？　元のモジュールのバージョンは分かりますか？

[mothi5656]

あまり詳しくないのですが、tensorflowはバージョン1.x系にして使ってます

[meg_]

> tensorflowはバージョン1.x系にして使ってます
現在エラーが出ているモジュールのバージョンではなく、動いていたときのバージョンは分かりますか？
> moistのインポートの方法はコードの１行目で合っているはず
上記記述より元々動作実績のあるコードなのですよね？

[quickquip]

環境構築の問題を質問しているのですから、コードを載せてもそこには回答者に必要な情報は何もないです。
どういう手順で環境構築したか、や「"tensorflowはバージョン1.x系にして使ってます"ということをどう確認したのか」が書かれてないといけないでしょう。

例えば
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
の結果はどうなりますか。

Answer 1

Tensorflowのモジュールが読み込めない

tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data は deprecated になりました。また　tensorflow.examples.tutorials は pip パッケージに含まれなくなったのでパッケージをインストールするだけでは使えなくなりました。

他の方法でmnistデータを取得する必要があります。
下記サイトが参考になるかと思います。

Mnistのインポート方法いろいろ