将 tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq 与 tensorflow 1.5 case 'TypeError: can't pickle _thread.lock objects'一起使用答案

【问题标题】：Use tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq with tensorflow 1.5 case 'TypeError: can't pickle _thread.lock objects'将 tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq 与 tensorflow 1.5 case 'TypeError: can't pickle _thread.lock objects'一起使用
【发布时间】：2018-03-16 15:25:06
【问题描述】：

使用 tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq 和 tensorflow 1.5 case 'TypeError: can't pickle _thread.lock objects'，这个问题和https://github.com/suriyadeepan/practical_seq2seq/issues/31一样我用别人发帖的方式：修改embedding_rnn_seq2seq函数中tf的代码

encoder_cell = copy.deepcopy(cell) => encoder_cell = copy.copy(cell)

这是解决此问题的正确方法吗？或者有没有其他方法可以解决这个问题。 tf的API把我弄的乱七八糟，改得这么频繁，

tf.nn.rnn_cell, tf.contrib.seq2seq, tf.legacy_seq2seq

杀了我！！

【问题讨论】：

TypeError: can't pickle _thread.lock objects in Seq2Seq的可能重复
@Maxim 这种方式对我不起作用，我要问的是为什么改变 deepcopy 来复制它有效，是不是正确的方式？

标签： python tensorflow seq2seq

【解决方案1】：

将此添加到您的脚本中。我希望它现在可以工作

    setattr(tf.contrib.rnn.GRUCell, '__deepcopy__', lambda self, _: self)
    setattr(tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell, '__deepcopy__', lambda self, _: self)
    setattr(tf.contrib.rnn.MultiRNNCell, '__deepcopy__', lambda self, _: self)

【讨论】：