Я пытаюсь выполнить эти функции
def evaluate(sentence):
sentence = preprocess_sentence(sentence)
sentence = tf.expand_dims(
START_TOKEN + tokenizer.encode(sentence) + END_TOKEN, axis=0)
output = tf.expand_dims(START_TOKEN, 0)
for i in range(MAX_LENGTH):
predictions = model(inputs=[sentence, output], training=False)
# select the last word from the seq_len dimension
predictions = predictions[:, -1:, :]
predicted_id = tf.cast(tf.argmax(predictions, axis=-1), tf.int32)
# return the result if the predicted_id is equal to the end token
if tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]):
break
#check()
#tf.cond(tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]),true_fn=break,false_fn=lambda: tf.no_op())
# concatenated the predicted_id to the output which is given to the decoder
# as its input.
output = tf.concat([output, predicted_id], axis=-1)
return tf.squeeze(output, axis=0)
def predict(sentence):
prediction = evaluate(sentence)
predicted_sentence = tokenizer.decode(
[i for i in prediction if i < tokenizer.vocab_size])
print('Input: {}'.format(sentence))
print('Output: {}'.format(predicted_sentence))
return predicted_sentence
, однако у меня возникает следующая ошибка: OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.
Я понимаю, что мне нужно переписать условие if в виде tf. Cond (). Тем не менее, я не знаю, как написать break
в тензорном потоке, а также я не уверен, что, если условие вызывает проблему, так как та же функция точно в этом ноутбуке работает правильно? https://colab.research.google.com/github/tensorflow/examples/blob/master/community/en/transformer_chatbot.ipynb#scrollTo = _ NURhwYz5AXa Любая помощь?