我正在尝试执行这些功能
def evaluate(sentence):
sentence = preprocess_sentence(sentence)
sentence = tf.expand_dims(
START_TOKEN + tokenizer.encode(sentence) + END_TOKEN, axis=0)
output = tf.expand_dims(START_TOKEN, 0)
for i in range(MAX_LENGTH):
predictions = model(inputs=[sentence, output], training=False)
# select the last word from the seq_len dimension
predictions = predictions[:, -1:, :]
predicted_id = tf.cast(tf.argmax(predictions, axis=-1), tf.int32)
# return the result if the predicted_id is equal to the end token
if tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]):
break
#check()
#tf.cond(tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]),true_fn=break,false_fn=lambda: tf.no_op())
# concatenated the predicted_id to the output which is given to the decoder
# as its input.
output = tf.concat([output, predicted_id], axis=-1)
return tf.squeeze(output, axis=0)
def predict(sentence):
prediction = evaluate(sentence)
predicted_sentence = tokenizer.decode(
[i for i in prediction if i < tokenizer.vocab_size])
print('Input: {}'.format(sentence))
print('Output: {}'.format(predicted_sentence))
return predicted_sentence
但是,我遇到以下错误:
OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed in Graph execution. Use Eager execution or decorate this function with @tf.function.
我确实知道我必须以tf.cond()的形式重写if条件。但是,我不知道如何在张量流中编写break
,也不确定哪个条件导致了问题,因为此笔记本中的相同功能是否正常工作?
https://colab.research.google.com/github/tensorflow/examples/blob/master/community/en/transformer_chatbot.ipynb#scrollTo=_NURhwYz5AXa
有帮助吗?
答案 0 :(得分:0)
笔记本中的代码有效,因为它使用的是TF 2.0,默认情况下它启用了急切的执行功能。您可以使用tf.enable_eager_execution
在旧版本中将其打开。
或者,如果您使用tf.function or tf.autograph,则可以在图表模式下使用break而不编写tf.cond
,但是它们对您可以运行的代码有一些限制。
答案 1 :(得分:0)
break 语句没有任何问题。问题出在别处。
if tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]):
break
在张量操作中使用 Python bool 会出错。由于您已经使用了 tf.equal 条件,这可能会令人困惑。解决方法很简单。正在为
抛出错误if (boolean):python 语法。
您必须注意这个(布尔)Python 语法并根据您计划实现的目标转换为张量样式。请记住,条件返回布尔值的张量。阅读这个张量,然后继续做你想做的事情......所以例如无论条件的值如何,以下都将无条件地工作:
if tf.equal(predicted_id, END_TOKEN[0]) is not None:
break