试图保存seq2seq+attention模型中的decoder/encoder为SavedModel时出错

Question

我试图在老师代码的末尾加上以下SavedModel的步骤：

1. 代码
   #保存参数+模型结构
   encoder_model_path = './trained_encoder/model’
   decoder_model_path = ‘./trained_decoder/model’

   tf.saved_model.save(encoder, encoder_model_path)
   tf.saved_model.save(decoder, decoder_model_path)

2. 错误信息
   TypeError: call() missing 1 required positional argument: ‘hidden’；
   此处hidden也就是encoder的call函数中的参数，初始化时的hidden。

TF 版本是2.0.0-rc0

请教老师是什么问题呢？

Answer 1

正十七 2019-12-01 15:37:20

这个是因为缺少一个参数，对于子类实现的模型，如果想要保存成saved model,那么call函数中应该只有input作为参数。多了就不行。这点是因为我们的模型比较复杂所导致的。

目前来看，可使用的保存模型的方法就是checkpoint，即保存模型的参数。

• 提问者 OliverSong #1

  非常感谢！

Answer 2

正十七 2019-10-24 21:57:44

同学你好，关于这个问题，我发现是个常见问题，已经放到git的readme的pending issue中，稍后会更新到代码库，届时我再来问题下提醒。 https://git.imooc.com/coding-344/tensorflow2.0_course