Question

我正在使用lstm预测器进行时间序列预测..

regressor = skflow.Estimator(model_fn=lstm_model(TIMESTEPS, RNN_LAYERS, DENSE_LAYERS))

validation_monitor = learn.monitors.ValidationMonitor(X['val'], y['val'],
                                                      every_n_steps=PRINT_STEPS,
                                                      early_stopping_rounds=1000)

regressor.fit(X['train'], y['train'], monitors=[validation_monitor])

但是在做regressor.fit时，我收到标题中显示的错误，需要帮助...

Answer 1

我了解您的代码在初始化估算工具时会从文件lstm_predictor.py导入lstm_model。如果是这样，问题是由以下行引起的：

x_ = learn.ops.split_squeeze(1, time_steps, X)

正如README.md of that repo所述，Tensorflow API has changed significantly。函数split_squeeze似乎也从模块tensorflow.contrib.learn.python.ops中删除。这个问题has been discussed存在于该存储库中，但该存储库自2年以来未进行任何更改！

然而，您可以简单地用tf.unstack替换该功能。所以只需将行更改为：

x_ =  tf.unstack(X, num=time_steps, axis=1)

通过这个我能够解决问题。

AttributeError：模块'tensorflow.contrib.learn.python.learn.ops'没有属性'split_squeeze'

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