tf 版本更新 记录
tf 经常更新版本,网上教程又是各版本都有,且不标明版本,致使各种用法难以分清哪个新,哪个旧,这里做个记录,以前的博客我就不更新了,请大家见谅。
tf.nn.rnn_cell 改为 tf.contrib.rnn
# 原代码
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE)
if is_training:
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_prob=KEEP_PROB)
cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * NUM_LAYERS) # 修改为
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE)
if is_training:
lstm_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(lstm_cell, output_keep_prob=KEEP_PROB)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * NUM_LAYERS)
tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example 改为 tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example
# 原代码
loss = tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example(
[logits], [tf.reshape(self.targets, [-1])],
[tf.ones([batch_size * num_steps], dtype=tf.float32)]) # 修改为
loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example(
[logits], [tf.reshape(self.targets, [-1])],
[tf.ones([batch_size * num_steps], dtype=tf.float32)])
tf.concat
# 原代码
concated = tf.concat(1, [indices, labels])
# 修改为
concated = tf.concat([indices, labels], 1)
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