state = cell.zero_state(batchsize, tf.float32).eval()

我正在尝试按照这个 https://github.com/kvfrans/twitch/blob/master/sample.py#L45 示例来解码和运行一个训练好的Tensorflow模型，但似乎使用的Tensorflow代码版本较旧。我已经设法将大多数调用修复到1.0.0版本，但我在上面的代码行处卡住了，它给我以下错误：

Traceback (most recent call last):  File "server.py", line 1, in <module>    from sample import *  File "/home/user/twitch/sample.py", line 75, in <module>    print predict("this game is")  File "/home/user/twitch/sample.py", line 46, in predict    state = initialstate.eval()AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'eval'

关于如何修复 .eval() 和 state 有什么想法吗？它稍后在以下代码中被使用：

guessed_logits, state = sess.run([logits, final_state], feed_dict={input_data: primer, initialstate: state})

回答：

.eval() 方法 仅在 tf.Tensor 上实现，但正如其他人所观察到的，cell.zero_state() 方法返回一个 tuple 对象。

tf.Session.run() 方法能够理解如何解包元组，而 tf.Tensor.eval() 只是在 “默认”会话 中对单个张量调用 tf.Session.run() 的便捷包装器。利用这一观察，你可以将这一行代码：

state = cell.zero_state(batchsize, tf.float32).eval()

…替换为以下代码：

state = tf.get_default_session().run(cell.zero_state(batchsize, tf.float32))