解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version的问题
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时，遇到了一个警告信息：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试，我找到了解决这个问题的方法，下面我将分享给大家。
问题描述
当我们使用TensorFlow中的read_data_sets函数从MNIST数据集中读取数据时，会收到一个警告信息，提示该函数已经被弃用，并将在将来的版本中被移除。 警告信息的具体内容如下：
plaintextCopy code/Users/username/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/mnist.py:260: DeprecationWarning: `read_data_sets` (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version.
Please use alternatives such as official/mnist/dataset.py from tensorflow/models.
Instructions for updating:
Please use `tf.data` to implement this functionality.这个问题的出现是由于TensorFlow团队正在逐步更新和改善API，推荐使用新的tf.data模块来处理数据集。
解决方法
要解决这个问题，我们需要使用新的方式来读取MNIST数据集并加载到我们的模型中。下面是一种简单的解决方法：
- 导入所需的模块：
pythonCopy codeimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist- 加载MNIST数据集：
pythonCopy code(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()- 对数据进行预处理：
pythonCopy codex_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0- 构建模型并进行训练和测试：
pythonCopy codemodel = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)通过以上步骤，我们已经成功解决了read_data_sets函数被弃用的问题，并且使用了新的方式来读取MNIST数据集。
总结
read_data_sets函数被弃用是由于TensorFlow团队的更新和改善，他们推荐使用新的tf.data模块来处理数据集。通过使用tf.keras.datasets.mnist模块中的函数，我们可以轻松地加载MNIST数据集，并将其用于我们的模型训练和测试。 希望这篇文章对解决read_data_sets被弃用的问题有所帮助，并引导大家使用新的方式来处理数据集。谢谢阅读！
示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集
在实际应用中，我们通常使用tf.data模块来处理数据集，包括加载、预处理和批处理等操作。下面是一个示例代码，展示了如何使用tf.data加载MNIST数据集并进行模型训练。
pythonCopy codeimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# 创建数据集对象
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
# 打乱数据集并设置批次大小
batch_size = 32
train_dataset = train_dataset.shuffle(10000).batch(batch_size)
test_dataset = test_dataset.batch(batch_size)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=5)
# 评估模型
model.evaluate(test_dataset)在上述代码中，我们首先使用mnist.load_data()函数加载MNIST数据集。然后，将数据进行预处理，将像素值进行归一化处理。接下来，我们通过tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数，将训练集和测试集分别转换为tf.data.Dataset对象。 为了增加模型训练的随机性，我们使用shuffle()函数对训练集进行乱序处理。然后，我们使用batch()函数设置每个批次的大小。 接下来，我们构建了一个简单的模型，其中包含一个输入层、一个全连接层和一个输出层。然后，使用compile()函数编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 最后，我们使用fit()函数对模型进行训练，并传入train_dataset作为训练数据集。然后，使用evaluate()函数对模型进行评估，并传入test_dataset作为测试数据集。 通过使用tf.data模块，我们可以更加灵活和高效地处理大规模的数据集，并将其用于深度学习模型的训练和测试。
read_data_sets函数是TensorFlow中的一个函数，用于加载并预处理MNIST数据集。它可以从原始数据集中自动下载数据，并返回包含训练集、验证集和测试集的对象。
函数原型
代码语言：javascript复制pythonCopy codetf.keras.datasets.mnist.read_data_sets(
train_dir,
test_dir=None,
one_hot=False,
dtype=tf.float32,
reshape=True,
validation_size=5000,
seed=None,
)参数说明
-
train_dir：字符串，指定训练集目录，如果目录不存在则自动下载。 -
test_dir：字符串，指定测试集目录，如果目录不存在则自动下载，可选参数。 -
one_hot：布尔值，决定标签是否以独热编码形式返回，默认为False。 -
dtype：指定数据类型，默认为tf.float32。 -
reshape：布尔值，决定是否将图像形状从二维调整为四维(样本数, 高, 宽, 通道数)，默认为True。 -
validation_size：整数，指定验证集大小。 -
seed：整数，指定随机种子。
返回值
NamedTuple对象，包含以下属性：-
train：DataSet对象，包含训练集的特征和标签。 -
validation：DataSet对象，包含验证集的特征和标签。 -
test：DataSet对象，包含测试集的特征和标签。
使用示例
代码语言：javascript复制pythonCopy codefrom tensorflow.keras.datasets import mnist
mnist_data = mnist.read_data_sets(train_dir='mnist_data', validation_size=10000)
train_data = mnist_data.train.images # 训练集特征
train_labels = mnist_data.train.labels # 训练集标签
valid_data = mnist_data.validation.images # 验证集特征
valid_labels = mnist_data.validation.labels # 验证集标签
test_data = mnist_data.test.images # 测试集特征
test_labels = mnist_data.test.labels # 测试集标签在上述示例中，我们首先导入mnist.read_data_sets函数，并调用该函数来加载MNIST数据集。我们将train_dir参数设置为'mnist_data'，表示训练集将被下载或从指定目录加载。 然后，我们可以通过访问返回的mnist_data对象的属性来获取特征和标签，例如train_data、train_labels等。 read_data_sets函数简化了MNIST数据集的加载和预处理过程，使我们可以更加方便地使用MNIST数据集进行模型的训练和测试。同时，它还可以自动将数据集下载到本地，并提供灵活的参数选项，以满足不同需求。
