Tensorflow：AttributeError的：“元组”对象有没有属性“的eval”

Question

state = cell.zero_state(batchsize, tf.float32).eval() 

我想按照这个https://github.com/kvfrans/twitch/blob/master/sample.py#L45例如解码和运行一个训练有素的tensorflow模型，但它似乎是使用了旧版本的tensorflow代码。我已成功地修复大多数呼叫到v 1.0.0，但我被困在那里上面的代码行给了我以下错误：

Traceback (most recent call last): 
    File "server.py", line 1, in <module> 
    from sample import * 
    File "/home/user/twitch/sample.py", line 75, in <module> 
    print predict("this game is") 
    File "/home/user/twitch/sample.py", line 46, in predict 
    state = initialstate.eval() 
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'eval' 

，我应该如何解决.eval()和state任何想法？它在以后使用：

guessed_logits, state = sess.run([logits, final_state], feed_dict={input_data: primer, initialstate: state}) 

Answer 1

.eval() method仅在tf.Tensor上实施，但其他人有o保留，cell.zero_state()方法返回一个tuple对象。

的tf.Session.run()方法了解如何解压元组，并tf.Tensor.eval()仅仅是一个方便的包装上在"default" session一个叫张tf.Session.run()。使用这种观察，你可以切换这一行：

state = cell.zero_state(batchsize, tf.float32).eval() 

...有以下几点：

state = tf.get_default_session().run(cell.zero_state(batchsize, tf.float32)) 

Answer 2

从TensorFlow Release 1.0.0 notes：

LSTMCell , BasicLSTMCell , and MultiRNNCell constructors now default to state_is_tuple=True. For a quick fix while transitioning to the new default, simply pass the argument state_is_tuple=False .

，说明您收到错误信息（你不能叫一个tuple.eval()）。

Answer 3

在这种情况下，您无法对Python对象 - 元组运行eval。

一种选择可能是Python的对象转换先张：

state = cell.zero_state(batchsize, tf.float32).eval() 

到：

state = tf.convert_to_tensor(cell.zero_state(batchsize, tf.float32)) 

一旦它是一个张量，你eval它：

state.eval()