TensorFlow seq2seq `feed_previous' 参数`答案

【问题标题】：Tensorflow seq2seq `feed_previous' argument`TensorFlow seq2seq `feed_previous' 参数`
【发布时间】：2017-05-18 09:46:24
【问题描述】：

我正在使用内置的tf.nn.seq2seq.embedding_attention_seq2seq() 函数，我对feed_previous 参数有一些问题，在训练期间，groundtruth 被输入解码器，而在测试期间，我们将最后一个时间步的输出输入到解码器。问题是，一旦我设置了feed_previous 参数，我就无法更改该参数。我想在每个 epoch 都测试我的模型，我该怎么办？

【问题讨论】：

标签： tensorflow recurrent-neural-network machine-translation

【解决方案1】：

从documentation，您可以为feed_previous 提供一个布尔张量。

feed_previous = tf.placeholder(tf.bool)
model = tf.nn.seq2seq.embedding_attention_seq2seq(..feed_previous=feed_previous...)
sess.run(loss, feed_dict={feed_previous=is_training, ...})

【讨论】：