对于RASA NLU监督的嵌入管道训练器，模块'tensorflow'没有属性'set_random_seed'

问题描述

因此，我正尝试使用监督的嵌入管道来训练数据。

• Rasa版本： 1.10.12

• Tensorflow版本： 2.1.1

• Rasa NLU： 0.15.1

• config.yml 包含以下内容：

语言：“ zh”

管道：“ supervised_embeddings”

我正在笔记本电脑上运行它，但我不断收到有关 tensorflow 的错误：

 from rasa_nlu.training_data import load_data

 from rasa_nlu.config import RasaNLUModelConfig

 from rasa_nlu.model import Trainer 

 from rasa_nlu import config

 #Loading DataSet 

 train_data = load_data(my_data)

 #Config Backend: Supervised embeddings 

 trainer = Trainer(config.load('drive/Colab Notebooks/config.yml'))
 
 trainer.train(train_data)

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-1a55633df253> in <module>()
----> 1 trainer.train(train_data)

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/rasa_nlu/classifiers/embedding_intent_classifier.py in train(self,training_data,cfg,**kwargs)
    518             # set random seed
    519             np.random.seed(self.random_seed)
--> 520             tf.set_random_seed(self.random_seed)
    521 
    522             self.a_in = tf.placeholder(tf.float32,(None,X.shape[-1]),AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed'

根据我在其他论坛上发现的有关此错误类型的信息， tf.set_random_seed（self._seed） 需要移至 tf。 random.set_seed（） ，但在这种情况下，我无法访问 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/rasa_nlu/classifiers/embedding_intent_classifier.py 并进行更改。

关于如何解决此问题的任何想法？

谢谢

解决方法

解决方案：由于 supervised_embeddings ，我使用！pip install rasa == 1.1.4 代替了！pip install rasa 较新版本的RASA不推荐使用em>管道。