本文整理汇总了Python中dialog.Dialog.transform方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python Dialog.transform方法的具体用法？Python Dialog.transform怎么用？Python Dialog.transform使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类dialog.Dialog的用法示例。
在下文中一共展示了Dialog.transform方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: __init__
# 需要导入模块: from dialog import Dialog [as 别名]
# 或者: from dialog.Dialog import transform [as 别名]
class ChatBot:
def __init__(self, voc_path, train_dir):
self.dialog = Dialog()
self.dialog.load_vocab(voc_path)
self.model = Seq2Seq(self.dialog.vocab_size)
self.sess = tf.Session()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(train_dir)
self.model.saver.restore(self.sess, ckpt.model_checkpoint_path)
def run(self):
sys.stdout.write("> ")
sys.stdout.flush()
line = sys.stdin.readline()
while line:
print(self._get_replay(line.strip()))
sys.stdout.write("\n> ")
sys.stdout.flush()
line = sys.stdin.readline()
def _decode(self, enc_input, dec_input):
if type(dec_input) is np.ndarray:
dec_input = dec_input.tolist()
# TODO: 구글처럼 시퀀스 사이즈에 따라 적당한 버킷을 사용하도록 만들어서 사용하도록
input_len = int(math.ceil((len(enc_input) + 1) * 1.5))
enc_input, dec_input, _ = self.dialog.transform(enc_input, dec_input,
input_len,
FLAGS.max_decode_len)
return self.model.predict(self.sess, [enc_input], [dec_input])
def _get_replay(self, msg):
enc_input = self.dialog.tokenizer(msg)
enc_input = self.dialog.tokens_to_ids(enc_input)
dec_input = []
# TODO: 구글처럼 Seq2Seq2 모델 안의 RNN 셀을 생성하는 부분에 넣을것
# 입력값에 따라 디코더셀의 상태를 순차적으로 구성하도록 함
# 여기서는 최종 출력값을 사용하여 점진적으로 시퀀스를 만드는 방식을 사용
# 다만 상황에 따라서는 이런 방식이 더 유연할 수도 있을 듯
curr_seq = 0
for i in range(FLAGS.max_decode_len):
outputs = self._decode(enc_input, dec_input)
if self.dialog.is_eos(outputs[0][curr_seq]):
break
elif self.dialog.is_defined(outputs[0][curr_seq]) is not True:
dec_input.append(outputs[0][curr_seq])
curr_seq += 1
reply = self.dialog.decode([dec_input], True)
return reply