Jupyter中fashion mnist数据集的加载

前言

最近打算按照tensorflow给出的官方文档进行图片分类的练习，fashion mnist 数据集由于其比mnist数据集更具有挑战性的特点，而在练习文档中多次出现。但是由于我本身的tensorflow版本安装得太低，导致tensorflow中的keras的datasets不含有fashion mnist数据集，从而按照官方给出的代码，无法完成数据集的加载，那么如何升级tensorflow版本呢？anaconda作为一个集成的环境，本身是很好进行版本更新的，但由于我本人太菜了，走了n多的弯路，这里对最终的解决方案给出总结。

过程

步骤一
卸载anaconda环境下低版本tensorflow：
点击“tensorflow”–左击–选择“Mark for removed”–点击右下角“apply”–完成。

选择“Mark for removed”

选择“apply”

步骤二
添加新版tensorflow。
点击“tensorflow”–左击–选择“Mark for special version installation“–点击“apply”–完成

选择“Mark for special version installation“，选择最新的版本

选择“apply”

此时就完成了更新。
所有操作过程到此结束，不用再额外安装库等。

容易出错点

1.由于低版本的tensorflow在引用“keras”时，dataset中是不包含fashion mnist数据集的，我们会错误地选择通过提高“keras”版本来提高tensorflow版本，我第一次的时候就错误地下载了“keras-gpu”，虽然提高了“tensorflow”版本，但是运行时会报错，显示不包含compact库等问题。
2.卸载tensorflow时，如果直接安装keras库，tensorflow包也会被安装，这样表面看是没有问题的，但代码运行时会提示tensorflow库未定义
3. 安装完高版本tensorflow后无需再额外安装keras库，否则代码运行也会报错（具体原因，我也不清楚）
4.如果你不慎已经安装了“keras-gpu”，那么请使用终端运行“conda uninstall keras-gpu”语句来卸载它，单纯使用anaconda的“Mark for removel”会报错内存耗尽，具体原因我暂时也不清楚。