AttributeError：'tensorflow.python.ops.rnn‘没有属性'rnn’

Question

我在循环神经网络上关注this tutorial。

这是导入：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.python.ops import rnn
from tensorflow.contrib.rnn import core_rnn_cell

这是输入处理的代码：

x = tf.transpose(x, [1,0,2])
x = tf.reshape(x, [-1, chunk_size])
x = tf.split(x, n_chunks, 0)

lstm_cell = core_rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_size)
outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)

对于outputs, states，我得到以下错误

AttributeError: module 'tensorflow.python.ops.rnn' has no attribute 'rnn'

TensorFlow最近进行了更新，那么问题行的新代码应该是什么呢

Answer 1

对于使用较新版本的tensorflow的用户，请将以下内容添加到代码中：

from tensorflow.contrib import rnn 


lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(rnn_size) 
outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)

而不是

from tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cell 
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_size,state_is_tuple=True) 
outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)

PS：@BrendanA建议用tf.nn.rnn_cell.LSTMCell代替rnn_cell.BasicLSTMCell

Answer 2

谢谢@suku

我得到以下错误：ImportError: No module named 'tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn'

要解算，请执行以下操作：

from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn

替换为：

from tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cell

在我的代码中，我使用了core_rnn.static_rnn

 outputs,_ = core_rnn.static_rnn(cell, input_list, dtype=tf.float32)

我得到了this错误：

NameError: name 'core_rnn' is not defined

通过将该行替换为：

outputs,_ = rnn.static_rnn(cell, input_list, dtype=tf.float32)

python: 3.6 64位rensorflow:1.10.0

Answer 3

使用static_rnn方法代替rnn。

 outputs, states = rnn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)

而不是：

 outputs, states = rnn.rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)