需要有关tensorflow_addons对象的更多信息

问题描述

我正在尝试使用带有张量流的注意力机制构建编码器-解码器模型。 我正在使用tensorflow_addons存储库，试图重现和理解此模型：https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/networks_seq2seq_nmt

很遗憾，BasicDecoder，Sampler和AttentionWrapper对象上没有足够的文档供我完美使用。在研究期间，我能找到的最明确的文档是https://medium.com/@dhirensk/tensorflow-addons-seq2seq-example-using-attention-and-beam-search-9f463b58bc6b。

最模糊的阶段是使用TrainingSampler()和GreedyEmbeddingSampler()时，但他没有更深入地了解采样器的上下文，我唯一需要了解的信息是在{ {3}}：

#Sampler instances are used by BasicDecoder. The normal usage of a sampler is like below:

sampler = Sampler(init_args)
(initial_finished,initial_inputs) = sampler.initialize(input_tensors)
cell_input = initial_inputs
cell_state = cell.get_initial_state(...)
for time_step in tf.range(max_output_length):
    cell_output,cell_state = cell(cell_input,cell_state)
    sample_ids = sampler.sample(time_step,cell_output,cell_state)
    (finished,cell_input,cell_state) = sampler.next_inputs(
        time_step,cell_state,sample_ids)
    if tf.reduce_all(finished):
        break

此外，我的模型不包含嵌入层，因为我的输入向量不需要它。因此，我想在测试/推断期间必须使用另一个采样器代替GreedyEmbeddingSampler（）。

我希望我足够清楚，希望有人可以帮助我理解。

解决方法

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