チャットボットのサンプルプログラムで、以下のエラーが出ています。
モジュールの宣言の方法が変わったのかなと思っているのですが、いまいちよくわかりません。
from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_model from tensorflow.python.platform import gfile
ここで、2行目が通ることは確認してるのイですが、1行目が通りません。
この書き方は、tensorflowにmodelsというメソッド(?)というのはあるのでしょうか。
また、同様にtensorflowにpythonというメソッドは存在するのでしょうか?
VSCでプログラムの練習をしていますが、tensorflowを打った後の予測に、modelsというのがありません。
すべて、予測してくれるとは思ってはいないのですが、ここでエラーが出て進まないのですが、解決方法などを教えていただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import MeCab import math import os import random import sys import time import tensorflow.python.platform import numpy as np from six.moves import xrange import tensorflow as tf import data_utils from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_model from tensorflow.python.platform import gfile tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.5, "Learning rate.") tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate_decay_factor", 0.99, "Learning rate decays by this much.") tf.app.flags.DEFINE_float("max_gradient_norm", 5.0, "Clip gradients to this norm.") tf.app.flags.DEFINE_integer("batch_size", 4, "Batch size to use during training.") tf.app.flags.DEFINE_integer("size", 256, "Size of each model layer.") tf.app.flags.DEFINE_integer("num_layers", 2, "Number of layers in the model.") tf.app.flags.DEFINE_integer("in_vocab_size", 12500, "input vocabulary size.") tf.app.flags.DEFINE_integer("out_vocab_size", 12500, "output vocabulary size.") tf.app.flags.DEFINE_string("data_dir", "./datas", "Data directory") tf.app.flags.DEFINE_string("train_dir", "./datas", "Training directory.") tf.app.flags.DEFINE_integer("max_train_data_size", 0, "Limit on the size of training data (0: no limit).") tf.app.flags.DEFINE_integer("steps_per_checkpoint", 100, "How many training steps to do per checkpoint.") tf.app.flags.DEFINE_boolean("decode", False, "Set to True for interactive decoding.") tf.app.flags.DEFINE_boolean("self_test", False,
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import random import numpy as np from six.moves import xrange import tensorflow as tf from tensorflow.models.rnn import rnn_cell from tensorflow.models.rnn import seq2seq import data_utils class Seq2SeqModel(object): def __init__(self, source_vocab_size, target_vocab_size, buckets, size, num_layers, max_gradient_norm, batch_size, learning_rate, learning_rate_decay_factor, use_lstm=False, num_samples=512, forward_only=False): self.source_vocab_size = source_vocab_size self.target_vocab_size = target_vocab_size self.buckets = buckets self.batch_size = batch_size self.learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False) self.learning_rate_decay_op = self.learning_rate.assign( self.learning_rate * learning_rate_decay_factor) self.global_step = tf.Variable(0, trainable=False) output_projection = None softmax_loss_function = None
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