self.istate = cell_multi.zero_state(batch_size=self.batch_size, dtype=tf.float32) AttributeError: 'StackedRNNCells' object has no attribute 'zero_state'

这个错误是因为在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.nn.rnn_cell.StackedRNNCells` 已经被弃用，取而代之的是 `tf.keras.layers.StackedRNNCells`。而 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 中没有 `zero_state` 方法。解决方法是使用 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 的 `get_initial_state` 方法来获取初始状态，例如：

init_state = model.layers[0].get_initial_state(inputs=None, batch_size=self.batch_size, dtype=tf.float32)

其中 `model` 是 `tf.keras.Sequential` 类型的模型，第一个层是 `tf.keras.layers.StackedRNNCells` 类型的层，`inputs` 是输入的数据，这里设置为 None。这样就可以获取初始状态了。

相关问题

outputs, last_state = tf.seq2seq.rnn_decoder(inputs, self.istate, cell_multi, loop_function=None, scope='rnnlm')这段代码出现如下报错AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'seq2seq'

如前所述，这个错误通常是因为TensorFlow 2.0及以上版本中已删除了seq2seq模块。如果您需要使用rnn_decoder函数，可以使用TensorFlow的compat.v1模块导入seq2seq模块，如下所示：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from tensorflow.contrib import seq2seq

在这个示例中，我们使用TensorFlow的compat.v1模块导入TensorFlow 1.x的API，并禁用TensorFlow 2.x的默认行为。然后，我们从TensorFlow的contrib模块中导入seq2seq模块，以使用其中的rnn_decoder函数。

请注意，使用compat.v1模块导入TensorFlow 1.x的API并不保证在TensorFlow 2.x中始终可用，因此您可能需要考虑使用其他替代函数或模块来完成相同的任务。

另外，如果您使用的是TensorFlow 2.x版本，并且不需要使用seq2seq模块中的函数，可以考虑使用TensorFlow的keras模块中的函数来完成相同的任务，例如使用keras.layers.RNN或keras.layers.LSTM等函数来实现递归网络的功能。

outputs, last_state = tf.compat.v1.seq2seq.rnn_decoder(inputs, self.istate, cell_multi, loop_function=None, scope='rnnlm')这行代码报错如下：Cannot find reference 'seq2seq' in 'init.py'

这个问题可能是由于缺少相应的 Tensorflow 模块导致的。`tf.compat.v1.seq2seq` 这个模块已经在 Tensorflow 2.x 版本中被弃用了，如果你在使用 Tensorflow 2.x 版本的话，可以考虑使用 `tf.keras.layers` 中的相应模块进行替换。

如果你必须使用 `tf.compat.v1.seq2seq` 模块，可以尝试以下方法：

1. 确认你的 Tensorflow 版本是否正确，如果版本过低，可以尝试升级 Tensorflow。

2. 确认你的代码是否正确导入了 Tensorflow 模块。示例代码如下：

   import tensorflow.compat.v1 as tf
   from tensorflow.compat.v1 import seq2seq

或者

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.contrib import seq2seq

上述代码中，第一个示例中使用了 Tensorflow 1.x 的兼容模式，第二个示例中使用了 Tensorflow 1.x 的 contrib 模块。

如果以上方法都不能解决问题，可能需要深入检查你的代码和环境。