Tensorflow - 훈련 된 RNN을 사용하여 텍스트 생성

이전에 훈련 된 LSTM을 사용하여 텍스트를 생성하려고합니다. existing solution을 발견했지만 문제는 예외가 발생한다는 것입니다. 이전 라이브러리 사용으로 인해 발생하는 것으로 알고 있습니다. 일부 수정 후 여기에 텍스트 생성을위한 내 마지막 함수의 :Tensorflow - 훈련 된 RNN을 사용하여 텍스트 생성

def generate_text(train_path, num_sentences, rnn_data): 
gen_config = get_config() 
gen_config.num_steps = 1 
gen_config.batch_size = 1 

with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: 
    initializer = tf.random_uniform_initializer(-gen_config.init_scale, 
               gen_config.init_scale) 

    with tf.name_scope("Generate"): 
     rnn_input = PTBInput(config=gen_config, data=rnn_data, name="GenOut") 
     with tf.variable_scope("OutModel", reuse=None, initializer=initializer): 
      mout = PTBModel(is_training=False, config=gen_config, input_=rnn_input) 

      # Restore variables from disk. TODO: save/load trained models 
      # saver = tf.train.Saver() 
      # saver.restore(session, model_path) 
      # print("Model restored from file " + model_path) 

     print('Getting Vocabulary') 
     words = reader.get_vocab(train_path) 

     mout.initial_state = tf.convert_to_tensor(mout.initial_state) 

     state = mout.initial_state.eval() 
     # state = session.run(mout.initial_state) 
     x = 0 # the id for '<eos>' from the training set //TODO: fix this 
     word_input = np.matrix([[x]]) # a 2D numpy matrix 

     text = "" 
     count = 0 
     while count < num_sentences: 
      output_probs, state = session.run([mout.output_probs, mout.final_state], 
               {mout.input.input_data: word_input, 
               mout.initial_state: state}) 

      print('Output Probs = ' + str(output_probs[0])) 
      x = sample(output_probs[0], 0.9) 
      if words[x] == "<eos>": 
       text += ".\n\n" 
       count += 1 
      else: 
       text += " " + words[x] 
      # now feed this new word as input into the next iteration 
      word_input = np.matrix([[x]]) 
     print(text) 
    return

는하지만 예외가 얻을 :

FailedPreconditionError (역 추적에 대한 위 참조) : 초기화되지 않은 값을 사용하려고 OutModel/softmax_b [[노드 : OutModel/softmax_b/읽기 = IdentityT = DT_FLOAT, _class = [ "위치 : @ OutModel/softmax_b"], _device = "/ 작업 : 로컬 호스트/복제본 : 0/작업 : 0/cpu : 0"]]

어떻게 해결할 수 있습니까? 그리고 내 코드에 다른 문제가 있습니까?

출처

2017-05-22 Anton Kamolins

우리에게 도움이 될 수있는 다른 출력 정보가를 사용하여이 문제를 해결할 수있다? – pypypy

도움이 될만한 게 있는지 잘 모르겠다. 알다시피 -이 예외는 프로그램 도달시에 발생한다 : 'output_probs, state = session.run ([mout.output_probs, mout.final_state] , {mout.input.input_data : word_input, mout.initial_state : 상태} 그 아무것도 –

시도'tf.global_variables_initializer()'그것은 내 문제가 해결이 코드 같은 느낌보세요! 감사합니다! :) 당신은 그런 텍스트 생성 방법에 대해 무엇을 말할 수 있습니까? 뭔가 고쳐야할까요? 맞습니까? – pypypy

문제는 초기화되지 않은 변수, 당신은 개별적으로 init'ing 모든 변수 또는 도우미 tf.global_variables_initializer()

출처

2017-05-22 15:00:57 pypypy

Tensorflow - 훈련 된 RNN을 사용하여 텍스트 생성

답변

관련 문제