在训练期间手动将值分配给Tensors

Question

我正在训练seq2seq模型。

我想将解码器的隐藏状态设置为tf.Session()中编码器的隐藏状态。

执行以下操作只会使LSTM2的隐藏状态引用LSTM1的隐藏状态对象：

LSTM2.hidden_state = LSTM1.hidden_state

如何复制？我尝试使用assign_op = LSTM2.hidden_state.assign(LSTM1.hidden_state)，但在我'Tensor' object has no attribute 'assign'

中调用时遇到错误sess.run()

在图表中以类似的方式使用tf.assign()会给我一个错误Input 'ref' of 'Assign' Op requires l-value input

提前致谢。

Answer 1

您可以在session.run调用期间“提供”Tensor，即假设新的值集合处于numpy数组vals中，那么您可以执行sess.run(..., feed_dict={tensor: vals})