为什么导入“来自 tensorflow.train 导入功能”不起作用

Question

这可能完全是一个与 python 模块导入有关的菜鸟问题，但我不明白为什么以下内容有效：

> import tensorflow as tf
> f = tf.train.Feature()

> from tensorflow import train
> f = train.Feature()

但是下面的语句会报错：

> from tensorflow.train import Feature
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.train'

请有人解释一下为什么它不能这样工作？我的目标是在代码中使用更短的符号，如下所示：

> example = Example(
    features=Features(feature={
        'x1': Feature(float_list=FloatList(value=feature_x1.ravel())),
        'x2': Feature(float_list=FloatList(value=feature_x2.ravel())),
        'y': Feature(int64_list=Int64List(value=label))
    })
)

tensorflow 版本为 1.7.0

Answer 1

解决方案

替换

from tensorflow.train import Feature

与

from tensorflow.core.example.feature_pb2 import Feature

说明

关于 TensorFlow 别名的说明

一般来说，你必须记住，例如：

from tensorflow import train

实际上是

的别名

from tensorflow.python.training import training

您可以通过打印模块轻松检查真实的模块名称。对于当前示例，您将获得：

from tensorflow import train
print (train)
<module 'tensorflow.python.training.training' from ....

你的问题

在 TensorFlow 1.7 中，您不能使用 from tensorflow.train import Feature，因为 from 子句需要一个实际的模块名称（而不是别名）。鉴于train 是别名，您将获得ImportError。

通过做

from tensorflow import train
print (train.Feature)
<class 'tensorflow.core.example.feature_pb2.Feature'>

您将获得train 的完整路径。现在，您可以在上面的解决方案中使用如上所示的导入路径。

注意

在 TensorFlow 1.9.0 中，from tensorflow.train import Feature 将起作用，因为tensorflow.train 是一个实际的包，因此您可以导入它。 （这是我在安装的 Tensorflow 1.9.0 以及文档中看到的，但在 Github 存储库中没有。它必须在某处生成。）

关于模块路径的信息

您可以在文档中找到完整的模块路径。每个模块都有一个“定义于” 部分。见下图（取自Module: tf.train）：

Answer 2

我建议不要从非公共 API 导入 Feature（或任何其他对象），这很不方便（您必须弄清楚 Feature 的实际定义位置）、冗长且将来可能会更改版本。

我建议作为简单定义的替代方法

import tensorflow as tf
Feature = tf.train.Feature