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正十七

2020-02-24

class Encoder(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, encoding_units, batch_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.batch_size = batch_size
        self.encoding_units = encoding_units
        self.embedding = keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = keras.layers.GRU(self.encoding_units,
                                    return_sequences=True,
                                    return_state=True,
                                    recurrent_initializer='glorot_uniform')    def call(self, x, hidden):
        x = self.embedding(x)
        output, state = self.gru(x, initial_state = hidden)        return output, state    def initialize_hidden_state(self):
        return tf.zeros((self.batch_size, self.encoding_units))
    
encoder = Encoder(vocab_inp_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE)
sample_hidden = encoder.initialize_hidden_state()
sample_output, sample_hidden = encoder(example_input_batch, sample_hidden)

是指上面那段代码么？如果是的话，那么调用的时候不能直接用类名，而是要用构建的对象名。

平常debug可以参考我们在git里的代码，看看有什么不同。

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