在tensorflow v 1.0中嵌入seq2seq

我使用的是tensorflow V1.0 代码如下：-

 from tensorflow.python.framework import dtypes
        from tensorflow.python.framework import ops
        from tensorflow.python.ops import array_ops
        from tensorflow.python.ops import control_flow_ops
        from tensorflow.python.ops import embedding_ops
        from tensorflow.python.ops import math_ops
        from tensorflow.python.ops import nn_ops
        from tensorflow.python.ops import rnn
        from tensorflow.python.ops import variable_scope
        import tensorflow as tf
        with variable_scope.variable_scope(scope or "embedding_rnn_seq2seq"):
        # Encoder.
        encoder_cell = tf.contrib.rnn.EmbeddingWrapper(
            cell, embedding_classes=num_encoder_symbols,
            embedding_size=embedding_size)
        _, encoder_state = rnn.rnn(encoder_cell, encoder_inputs, dtype=dtype)
        # Decoder.
        if output_projection is None:
          cell = tf.contrib.rnn.OutputProjectionWrapper(cell, num_decoder_symbols)

我得到了这个错误 这里是完全更新的错误
错误：-

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“neural_conversation_model.py”，第323行，在
tf.app.run（）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py”，第44行，正在运行
_系统出口（主（_sys.argv[：1]+标志_passthrough））
文件“neural_conversation_model.py”，第320行，主目录
列车（）
文件“neural_conversation_model.py”，第155行，列车中
模型=创建模型（sess，False，波束搜索=波束搜索，波束大小=波束大小，注意=注意）
文件“neural_conversation_model.py”，第104行，在create_model中
仅前进=仅前进，光束搜索=光束搜索，光束大小=光束大小，注意=注意）
文件“/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py”，第159行，初始__
softmax_损耗函数=softmax_损耗函数）
文件“/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/my_seq2seq.py”，第975行，模型中带桶
解码器_输入[：bucket[1]]）
文件“/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py”，第158行，在
λx，y:seq2seq_f（x，y，False），
文件“/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py”，第101行，seq2seq_f
梁尺寸=梁尺寸）
文件“/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/my_seq2seq.py”，第817行，嵌入_attention_seq2seq
编码器输出，编码器状态=tf.nn.rnn(

AttributeError:“模块”对象没有属性“rnn”

谢谢

---

Pratik Goyal从代码片段中看不清楚，因为我们看不到

rnn

的

import

语句，但您可以尝试将

rnn.rnn（…）

更改为

tf.nn.rnn（…）

。谢谢Mrry，我尝试了Mrry，但是我还是遇到了同样的错误。您可以粘贴更新错误的完整堆栈跟踪吗？如果您使用TensorFlow 1.0，调用

tf.nn.rnn（）

不应导致

属性错误。
Traceback (most recent call last):
File "neural_conversation_model.py", line 323, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
File "neural_conversation_model.py", line 320, in main
train()
File "neural_conversation_model.py", line 155, in train
model = create_model(sess, False,beam_search=beam_search, beam_size=beam_size, attention=attention)
File "neural_conversation_model.py", line 104, in create_model
forward_only=forward_only, beam_search=beam_search, beam_size=beam_size, attention=attention)
File "/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py", line 159, in __init__
softmax_loss_function=softmax_loss_function)
File "/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/my_seq2seq.py", line 975, in model_with_buckets
decoder_inputs[:bucket[1]])
File "/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py", line 158, in <lambda>
lambda x, y: seq2seq_f(x, y, False),
File "/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/seq2seq_model.py", line 101, in seq2seq_f
beam_size=beam_size )
File "/home/pratik/Desktop/Neural_Conversation_Models-master/my_seq2seq.py", line 817, in embedding_attention_seq2seq
encoder_outputs, encoder_state = tf.nn.rnn(