Tensorflow:tf.contrib.data中dataset.map（）的不兼容类型

将哈希表查找与

tf.contrib.Dataset.map（）

一起使用时，会失败，并出现以下错误：

TypeError:在op'hash\u table\u Lookup'中，输入类型（[tf.string，tf.string，tf.int32]）与预期类型（[tf.string\u ref，tf.string，tf.int32]）不兼容。

要复制的代码：

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

initializer = tf.contrib.lookup.KeyValueTensorInitializer(
    ['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3])
hash_table = tf.contrib.lookup.HashTable(initializer, -1)

tensor = tf.convert_to_tensor(['one', 'two', 'three'])
dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)
dataset = dataset.map(lambda k: hash_table.lookup(k))

它抱怨

tf.string\u ref

和

tf.string

不兼容

奇怪的是，它期望的是

tf.string\u ref

而不是

tf.string

。有人知道为什么会这样吗？我能做些什么

---

这些问题与

table_ref

为

tf.string_ref

有关，这是TensorFlow 1.3中修复的一个错误。如果您使用的是TensorFlow 1.2，则以下变通方法应适用：

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

# Use internal library implementation of `lookup_ops` in TensorFlow 1.2.
from tensorflow.python.ops import lookup_ops
initializer = lookup_ops.KeyValueTensorInitializer(
    ['one', 'two', 'three'], [1, 2, 3])
hash_table = lookup_ops.HashTable(initializer, -1)

tensor = tf.convert_to_tensor(['one', 'two', 'three'])
dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)
dataset = dataset.map(lambda k: hash_table.lookup(k))

在TensorFlow 1.2之前，

tf.contrib.lookup

库用于表示查找表，而在内部库（从1.3开始用于实现

tf.contrib.lookup

中）中则使用了更现代、更兼容的库