您好我正在为lstm rnn cell使用以下功能。
def LSTM_RNN(_X, _istate, _weights, _biases):
# Function returns a tensorflow LSTM (RNN) artificial neural network from given parameters.
# Note, some code of this notebook is inspired from an slightly different
# RNN architecture used on another dataset:
# https://tensorhub.com/aymericdamien/tensorflow-rnn
# (NOTE: This step could be greatly optimised by shaping the dataset once
# input shape: (batch_size, n_steps, n_input)
_X = tf.transpose(_X, [1, 0, 2]) # permute n_steps and batch_size
# Reshape to prepare input to hidden activation
_X = tf.reshape(_X, [-1, n_input]) # (n_steps*batch_size, n_input)
# Linear activation
_X = tf.matmul(_X, _weights['hidden']) + _biases['hidden']
# Define a lstm cell with tensorflow
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
# Split data because rnn cell needs a list of inputs for the RNN inner loop
_X = tf.split(0, n_steps, _X) # n_steps * (batch_size, n_hidden)
# Get lstm cell output
outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, _X, initial_state=_istate)
# Linear activation
# Get inner loop last output
return tf.matmul(outputs[-1], _weights['out']) + _biases['out']
函数的输出存储在pred变量下。
pred = LSTM_RNN(x, istate, weights, biases)
但它显示以下错误。 (表明张量对象不可迭代。)
以下是ERROR图片链接 - http://imgur.com/a/NhSFK
请帮助我,如果这个问题看起来很愚蠢,我很抱歉,因为我对lstm和tensor流程库很新。
感谢。
答案 0 :(得分:8)
当它尝试使用语句state
解包c, h=state
时发生错误。根据您使用的tensorflow版本(您可以通过在python解释器中键入import tensorflow; tensorflow.__version__
来检查版本信息),在r0.11之前的版本中,初始化时state_is_tuple
参数的默认设置rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
设置为False
。请参阅此处的documentation。
由于tensorflow版本r0.11(或主版本),state_is_tuple
的默认设置被设置为True
。请在此处查看documentation。
如果您安装了r0.11或tensorflow的主版本,请尝试将BasicLSTMCell
初始化行更改为:
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0, state_is_tuple=False)
。您遇到的错误应该消失。虽然,他们的页面确实表示state_is_tuple=False
行为很快就会被弃用。
答案 1 :(得分:3)
我碰巧同时遇到了同样的问题。 我只是描述一下可能对你有帮助的情况
它表示如下
c1_ex, T1_ex = tf. ones(10,tf. int 32)
raise Type Error ...
我发现' ='的左侧已预先设置了两个矢量名称
而另一方只返回一个向量
抱歉我的英语效率低下你的问题实际上出现在第146行而不是第193行