error

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.python'

我们在安装了tensorflow之后，在认为自己已经调试好环境，并且 pip install tensorflow，如果在cmd 输入

import tensorflow

正常情况下（安装了GPU版本的tensorflow）：

但是，可能会报 上面的error，在网上查了一大把按着操作结果没有什么用，😂就很离谱。
原因（个人总结）：电脑安装了多个python环境，不仅仅是大环境，还有anconda等，构成的虚拟环境，这样你在利用命令conda去装配tensflow环境的时候回碰到各种问题。
解决方法：删除其他环境，如果删除之后电脑没有了python环境，那就重装一遍，因为我周围不止一个人有这样的问题，“重装能解决百分之九十九的问题”，但是如果pycharm用的不多的话，本人并不建议去装配anconda，直接卸载，在python官网重新下载新版本python。之后再整个大的python环境装配tensorflow，；利用pip命令，这样重装之后基本不会有什么问题了。

在安装好之后，我们可以先跑一下minist的一段代码：

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

#加载数据集，参数为下载的路径，如果该路径下没有数据集的话，则会从网上自动下载。
#read_data_sets函数
mnist = input_data.read_data_sets("E:\\桌面\\datatest")
# 打印训练数据大小
print("Training data size:", mnist.train.num_examples)
# 打印验证集大小
print("Validating data size:", mnist.validation.num_examples)
# 打印测试集大小
print("Testing data size:", mnist.test.num_examples)
# 打印训练样例
print("Example training data", mnist.train.images[0])
# 打印训练样例的标签
print("Example training data label:", mnist.train.labels[0])

这时候百分之九十九会报错并提醒：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.tutorials'

解决方法
我们首先进入tensorflow的安装环境， 可以通过python的path方法找到安装路径

import tensorflow as tf
print(tf.__path__)

进入python环境之后，输入命令，得到路径，接着查找路径下的文件
（新版本的tensflow大概是这样）

进入第一个文件的examples，
应该是没有我红线标注的东西的。
传送门
去这里下载，之后复制在该目录下，如果是旧版本的话，找到examples文件，效果是一样的，之后在网上找到的部分入门代码可能也会有问题。注意我们在引用pylab时一定要

from matplotlib import pylab

这样，完成之后，可以跑一下以下的代码。
1.

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
print ( ' 输入数据：', mnist.train.images)
print ( ' 输入数据打shape :', mnist.train.images.shape)
from matplotlib import pylab
im = mnist.train.images[1]
im = im.reshape(-1 ,28)
pylab.imshow(im)
pylab.show()

• 注意我们的read_data_sets在下载数据的时候，千万不要中断，如果中断的话，后面继续执行就会报错，这时候要么更换路径重新下载，要么找到原下载路径删除干净之后重新运行。

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