Python 3.x Tensorflow seq2seq解码器问题？

我尝试用tensorflow tf.contrib.seq2seq包编写一个seq2seq解码器。 我想知道我的代码是否正确，是否有更好的方法重写它。文档不容易阅读

或者我的问题可能是：如何轻松调试此类代码？如何检查tensorflow中的一些中间结果

class Decoder:
    def __init__(self, embedding, hidden_size, num_layers=1, max_length=15):
        self.embedding = embedding
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(hidden_size)  
        self.linear = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(self.hidden_size, cn_total_words))*0.1)


    def __call__(self, inputs, state, encoder_outputs, encoder_state, decoder_length, mode="train"):


        with tf.variable_scope("decoder") as scope:

            inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embedding, inputs)
            encoder_state = tf.tile(tf.expand_dims(encoder_state, 1), (1, tf.shape(inputs)[1], 1))

            attention_mechanism = tf.contrib.seq2seq.LuongAttention(self.hidden_size, encoder_outputs)
            attn_cell = tf.contrib.seq2seq.AttentionWrapper(self.cell, attention_mechanism, self.hidden_size)
            if mode == "train":
                helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper(inputs=inputs, sequence_length=decoder_length)
            elif mode == "infer":
                helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(embedding=self.embedding, 
                                                start_tokens=tf.tile([en_dict["BOS"]], [tf.shape(inputs)[0]]), end_token=en_dict["EOS"])

            decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(cell=attn_cell, helper=helper, 
                                                      initial_state=attn_cell.zero_state(tf.shape(inputs)[0], tf.float32))

            outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder=decoder)
            outputs = tf.concat([tf.expand_dims(out, 1) for out in outputs], 1)

            outputs = tf.tensordot(outputs, self.linear, axes=[[2], [0]])
            return outputs, state

我在运行代码时遇到以下错误

---------------------------------------------------------------------------ValueError回溯（最近的调用 最后) ~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py 在apply_op中（self，op_type_name，name，**关键字） 434首选类型=默认类型， -->435 as_ref=输入参数is_ref） 436如果输入参数编号属性和长度(

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py 在“内部”中，将\u n\u转换为\u张量（值、数据类型、名称，如\u ref、， 首选（数据类型） 736 as_ref=as_ref， -->737首选类型=首选类型） 738返回ret

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py 在内部\u中，将\u转换为\u张量（值、数据类型、名称，作为\u参考， 首选（数据类型） 675如果ret为无： -->676 ret=conversion\u func（值，dtype=dtype，name=name，as\u ref=as\u ref） 677

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py in_TensorTensorConversionFunction（t、数据类型、名称、as_ref） 548“对于数据类型为%s的张量，张量转换请求的数据类型为%s:%r” -->549%（dtype.name，t.dtype.name，str（t））） 550返回t

ValueError:Tensor转换请求了Tensor的dtype float32 数据类型int32:'张量（“seq2seq序列/解码器/扩展DIMS_2:0”），形状=（？， 1，？），数据类型=int32“

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

TypeError回溯（最近的调用 最后）在（） 4 emb_en=np.random.uniform（低=0.1，高=0.1，大小=（总单词，隐藏大小）） 5 emb\u cn=np.random.uniform（低=0.1，高=0.1，大小=（总单词数，隐藏大小）） ---->6 model=Seq2Seq（隐藏大小、层数、emb\u en、emb\u cn） 7 sess=tf.Session（） 8 init=tf.global_variables_initializer（）

在初始化中（自身，隐藏大小， 层数、嵌入单词、嵌入单词） 81编码器输出，编码器状态=自编码器（自编码器输入，自编码器长度） 82解码器长度=tf.cast（tf.reduce\u和（self.decoder\u掩码，1），tf.int32） --->83解码器输出，解码器状态=自解码器（自解码器输入，编码器状态，编码器输出， 编码器（U状态、解码器（U长度） 84 85#解码器输出。追加（解码器输出）

在中调用（自身、输入、状态、， 编码器输出、编码器状态、解码器长度、模式） 50 51输出，u，u=tf.contrib.seq2seq.dynamic_解码（解码器=解码器） --->52个输出=tf.concat（[tf.expand_dims（out，1）用于out-in输出），1） 53 54个输出=tf.tensordot（输出，自线性，轴=[[2]，[0]]）

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py 在concat（值、轴、名称）1064中返回 gen_阵列操作。concat_v2（值=值，1065
轴=轴， ->1066 name=name）1067 1068

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gen\u array\u ops.py in_concat_v2（值、轴、名称） 491 """ 492结果=_op_def_lib.apply_op（“ConcatV2”），值=值，轴=轴， -->493名称=名称） 494返回结果 495

~/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py 在apply_op中（self，op_type_name，name，**关键字） 461（前缀，dtype.name）） 462其他： -->463 raise TypeError（“%s”不完全匹配。“%前缀） 464其他： 465 raise TypeError（“%s”无效。“%前缀）

TypeError:传递给“ConcatV2”Op的“值”的列表中的张量 不完全匹配的类型[float32，int32]