Python 使用tensorflow实用_seq2seq时出错

我是新手，我真的需要你帮助我在python中使用tensorflow

我想通过使用这个函数来构建具有序列到序列的聊天机器人。但是当我开始运行这段代码时（在下载然后提取数据集之后），程序没有运行。并显示以下错误消息：

<log> Building Graph Traceback (most recent call last):


  File "03-Twitter-chatbot.py", line 33, in <module>
    num_layers=3
  File "D:\Temporary\abang nitip\Directory\practical_seq2seq-master\seq2seq_wrapper.py", line 79, in __init__    __graph__()
  File "D:\Temporary\abang nitip\Directory\practical_seq2seq-master\seq2seq_wrapper.py", line 45, in __graph__    basic_cell = tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.DropoutWrapper(AttributeError: module 'tensorflow.contrib.rnn' has no attribute 'core_rnn_cell'

键入

sess=tf.Session（）

后，会出现如下消息：

2017-07-18 13:46:37.730648: W C:\tf_jenkins\home\workspace\nightly-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-07-18 13:46:37.731648: W C:\tf_jenkins\home\workspace\nightly-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

我不知道如何解决这个问题，我只是想也许我的tensorflow运行不好。我在我的pc中使用tensorflow，并使用spesificationWindows 7 Ultimate-64位Python 3.5.2

请帮助我克服这个困难。

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我很抱歉我的英语不好

正如文基所说，这是一个向后兼容性问题

如果你只是想让它工作，你应该降级到tensorflow 0.12.0。您共享的已指定基于它的tensowflow版本（0.12）。你可以用一个简单的

pip卸载tensorflow
pip安装tensorflow==0.12

如果您想了解tensorflow中seq2seq的更多详细信息，可能是更好的选择。官方教程几天前刚刚发布，介绍了一些新的tf功能，如“dynamic\u rnn”

更新

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正如在评论中所说，git repo在没有更新兼容性信息的情况下更新了代码，这意味着不清楚您需要的tf版本是什么。您应该尝试最新的tensorflow版本（1.1或1.2）

我几天前就有这个问题。您的tensorflow版本可能是1.0，代码是为早期版本编写的。这是指向问题和更新代码的github链接。谢谢@venky\uuuu我只是尝试在该链接上替换model.py中的代码，但仍然无法运行，因为tensorflow无法识别“core\u rnn\u cell”您好，谢谢您的回答，但错误仍然是相同的

构建图形回溯（最近一次调用是最后一次）：文件“03 Twitter chatbot.py”，第33行，在num_layers=3文件“D:\Temporary\abang nitip\Directory\practical\seq2seq-master\seq2seq_wrapper.py”，第79行，在uuuu init_uuuuu_uu_u_u_u图形中“D:\Temporary\abang nitip\Directory\practical\seq2seq-master\seq2seq\u wrapper.py”，第45行，在图中基本单元=tf.contrib.rnn.core\u rnn\u cell.dropoutrapper（AttributeError:module'tensorflow.contrib.rnn'没有属性'core\u rnn\u cell'

是因为我使用windows吗？嗨，Ron。这不是windows的问题。我再次检查了git repo，发现有人在4月份更新了代码，但没有更新兼容性信息，这意味着不清楚您需要的tf版本是什么。您需要吗应该尝试最新的tensorflow版本（1.1或1.2）。很抱歉，我的回答有误导性，我会在你解决这个问题后更新。顺便问一下，你第一次问这个问题时使用的是哪个版本？还有，消息，如“TensorFlow库没有编译为使用AVX指令，但这些指令在您的机器上可用，可以加快CPU计算。"不是错误。它们只是警告，告诉你可以忽略。hello@hsc我已经听从你的建议了，这是可行的，但就在我的电脑中，当我的CPU尝试训练时，它确实需要很长时间，我们这里有电源问题。所以我试着使用我的校园电脑，但按照你的指示，它没有工作，这是错误的d出现诸如无法保存检查点之类的错误，请帮助检查点问题可能是由错误的文件路径引起的。请给我更多详细信息进行调查。如果我的答案有帮助，请将我的答案标记为解决方案。我将不胜感激。

2017-07-18 13:46:37.730648: W C:\tf_jenkins\home\workspace\nightly-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
2017-07-18 13:46:37.731648: W C:\tf_jenkins\home\workspace\nightly-win\M\windows\PY\35\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.