ImportError:无法导入在tensorflow上加载图像文件所需的Python Imaging Library(PIL)

Question

我正在做一个关于udacity的深入学习课程.对于第一次分配,当我试图运行低于问题1的脚本时,我收到了这个错误.所以我试图卸载PIL和枕头,然后单独安装,但我没有成功.我需要帮助的人.我正在使用与python笔记本的tensorflow docker图像.

# These are all the modules we'll be using later. Make sure you can import them
# before proceeding further.
from __future__ import print_function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import sys
import scipy
import tarfile
from IPython.display import display, Image
from scipy import ndimage
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from six.moves.urllib.request import urlretrieve
from six.moves import cPickle as pickle
# Config the matplotlib backend as plotting inline in IPython
%matplotlib inline 

url = 'http://commondatastorage.googleapis.com/books1000/'
last_percent_reported = None

def download_progress_hook(count, blockSize, totalSize):
    percent = int(count * blockSize * 100 / totalSize)

   if last_percent_reported != percent:
     if percent % 5 == 0:
  sys.stdout.write("%s%%" % percent)
  sys.stdout.flush()
else:
  sys.stdout.write(".")
  sys.stdout.flush()

last_percent_reported = percent

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/udacity/1_notmnist.ipynb

你可以在这里看到代码.问题1 错误图像后,我在代码块中 出错

我尝试了这两个链接或解决方案中的每一个和所有内容:

stackoverflow上的解决方案1

stackoverflow上的解决方案2

操作系统:

使用docker和tensorflow安装在带有IPython笔记本的容器中.

从蟒蛇-c输出"进口tensorflow;打印(tensorflow 版)".

0.11.0

Answer 1

pip install pillow

然后更换 from IPython.display import display, Image 与 from IPython.display import display from PIL import Image

Answer 2

我遇到了同样的问题.但我正在为张量流使用不同的设置.操作系统:Ubuntu 14.04 LTS.使用Anaconda安装.我按照Pillow安装中的警告解决了这个问题.但是对于tensorflow的docker安装可能没有用.

这是我做的步骤.首先进入tensorflow环境,

source activate tensorflow

然后卸载PIL并安装Pillow

conda uninstall PIL
conda install Pillow

然后在提供的代码中,替换

from IPython.display import display, Image

通过

from IPython.display import display
from PIL import Image

就这样.重新运行代码,它没有PIL错误.

Answer 3

我通过卸载 Jupyter 并正确重新安装解决了这个问题。该问题与笔记本内核有关。我的终端和笔记本没有相同的内核。为了检查它，我在我的 virtualenv 中做了：

jupyter-kernelspec list

然后转到内核目录列表并打开 json 文件（类似于/Library/Jupyter/kernels/virtualenv/kernel.json）

并检查 Python 链接是否与 的输出中的相同 which python。

如果没有，请为您的 virtualenv 创建另一个内核。