Могу ли я использовать `tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode` для замены функции` tf.nn.dynamic_rnn` в среде кодера-декодера? - PullRequest
0 голосов
/ 23 мая 2018

На самом деле, я хочу генерировать последовательности точно так же, как то, что Алекс Грейв сделал .У меня есть реализация tenorflow.В то же время я хочу попробовать модель seq2seq, основанную на внимании, для создания почерка.Что касается декодера, я сделал это с tf.nn.dynamic_rnn, это работает.Теперь я хочу использовать внимательность в тензорном потоке, поэтому я хочу изменить это на tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode.Но я получаю ошибку ниже:

TypeError: Cannot convert a list containing a tensor of dtype <dtype: 'int32'> to <dtype: 'float32'> (Tensor is: <tf.Tensor 'vector_rnn/DEC_RNN/transpose_1:0' shape=(100, ?) dtype=int32>)

Я проверяю документы API обоих. tf.nn.dynamic tf.contrib.seq2seq.dynamic.decode По поводу их возврата я не получил никакой идеи, чтобы решить эту ошибку.

ЕслиВы понимаете, пожалуйста, скажите мне!Я был бы очень признателен.

1 Ответ

0 голосов
/ 29 июня 2018

На самом деле, это работает, если я использую tf.nn.dynamic_rnn для кодирования уровней внимания в декодере VAE, просто отличается от tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode.

...