我正在使用TensorFlow的seq2seq.py中的函数构建一个seq2seq模型，其中包含如下函数：

embedding_rnn_seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, cell,                          num_encoder_symbols, num_decoder_symbols,                          embedding_size, output_projection=None,                          feed_previous=False, dtype=dtypes.float32,                          scope=None)

然而，这个函数似乎不接受预训练的嵌入作为输入，有什么方法可以在这个函数中使用预训练的词嵌入作为输入吗？

回答：

没有直接传递参数的选项。你需要读取你的嵌入（确保词汇ID匹配）。然后，在初始化所有变量后，找到嵌入张量（通过tf.all_variables迭代查找名称）。接着使用tf.assign将随机初始化的嵌入替换为你的嵌入。