2016-07-28 8 views
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Ich versuche, eine RNN auf Google Cloud Datalab ausführen. Das gleiche Netzwerk läuft richtig auf meinem Computer, aber wenn ich es auf Datalab laufen lasse, erhalte ich folgende Fehlermeldung:tf.nn.dynamic_rnn() Fehler bei der Verwendung in Google Cloud Datalab

Typeerror: dynamic_rnn() nimmt mindestens drei Argumente (3 angegeben)

Die Verwendung von dynamic_rnn () ist wie folgt:

rnn_outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn (Zellen, Eingänge, initial_state = initial_state_placeholder)

ist das ein tensorflow Version Problem. Auf meinem Computer verwende ich Tensorflow-0.9.0, von der neuesten GPU-Pip-Installation für Ubuntu. Verwendet Cloud Datalab möglicherweise eine andere Version, in der sich die Verwendung von dynamic_rnn() geringfügig geändert hat?

UPDATE: Habe die Version von Tensorflow überprüft, die in Datalab importiert wurde - es ist 0.7.1. Ich nehme an, dass es keine Möglichkeit gibt, eine neuere Version zu importieren, wenn dies das Problem verursacht.

Ich folge den Anweisungen für die Verwendung hier: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python/functions_and_classes/shard8/tf.nn.dynamic_rnn.md

Vielen Dank.

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Bitte überprüfen Sie die Version von tensorflow durch den folgenden Code in einer Zelle im Notebook Datalab ausgeführt wird: 'Import tensorflow als tf' gefolgt von' tf .__ version__' –

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Überprüft die Version - es ist 0.7.1. Bietet diese Version vielleicht eine Version von dynamic_rnn? Ich nehme an, dass es keine Möglichkeit gibt, eine neuere Version in Datalab zu importieren, oder? – fjhj2

Antwort

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dynamic_rnn scheint nicht in der api docs von Tensorflow 0.7 aufgeführt.

Als nächsten Schritt können Sie eine der folgenden Optionen versuchen:

  • Bereitstellen einer neueren Version von Datalab. Dies ist die empfohlene Option. Die neueste Version verwendet Tensorflow 0.9.0.
  • Aktualisieren Sie Tensorflow auf Version 0.9.0, indem Sie den folgenden Befehl in einem Datalab-Notizbuch ausführen. Sehen Sie meine Erklärung im folgenden stackoverflow post, die erklärt, warum das nicht empfohlen wird (aber es kann funktionieren).

Hinweis für tensorflow Version 0.9.0 Verwendung:

%%bash 
wget https://storage.googleapis.com/cloud-datalab/deploy/tf/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl && pip install --ignore-installed --no-deps tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl && rm tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 
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Vielen Dank für die Hilfe. – fjhj2

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