python - Tensorflow RNN:重複のないシーケンスを推測する方法は?

Question

私は、シードラベルを指定してラベルの出力シーケンスを生成する seq2seq RNN に取り組んでいます。推論ステップ中に、一意のラベルのみを含むシーケンスを生成したいと思います (つまり、出力シーケンスに既に追加されているラベルをスキップします)。これを行うために、出力に追加されたラベルを記憶し、そのロジット値を に減らすサンプラー オブジェクトを作成しました-np.inf。

サンプラーコードは次のとおりです。

class InferenceSampler(object):
    def __init__(self, out_weights, out_biases):
        self._out_weights = tf.transpose(out_weights)
        self._out_biases = out_biases

        self._n_tracks = out_weights.shape[0]
        self.ids_mask = tf.zeros([self._n_tracks], name="playlist_mask")

    def __call__(self, decoder_outputs):
        _logits = tf.matmul(decoder_outputs, self._out_weights)
        _logits = tf.nn.bias_add(_logits, self._out_biases)

        # apply mask
        _logits = _logits + self.ids_mask

        _sample_ids = tf.cast(tf.argmax(_logits, axis=-1), tf.int32)

        # update mask
        step_ids_mask = tf.sparse_to_dense(_sample_ids, [self._n_tracks], -np.inf)
        self.ids_mask = self.ids_mask + step_ids_mask

        return _sample_ids

推論グラフのコードは次のようになります。

self._max_playlist_len = tf.placeholder(tf.int32, ())
self._start_tokens = tf.placeholder(tf.int32, [None])

sample_fn = InferenceSampler(out_weights, out_biases)
with tf.name_scope("inf_decoder"):
    def _end_fn(sample_ids):
        return tf.equal(sample_ids, PAD_ITEM_ID)

    def _next_inputs_fn(sample_ids):
        return tf.nn.embedding_lookup(
            track_embs,
            sample_ids
        )

    _start_inputs = tf.nn.embedding_lookup(
        track_embs,
        self._start_tokens
    )

    helper = tf.contrib.seq2seq.InferenceHelper(
        sample_fn=sample_fn,
        sample_shape=[],
        sample_dtype=tf.int32,
        start_inputs=_start_inputs,
        end_fn=_end_fn,
        next_inputs_fn=_next_inputs_fn
    )
    decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(
        rnn_cell,
        helper,
        rnn_cell.zero_state(tf.shape(self._start_tokens)[0], tf.float32),
        output_layer=projection_layer
    )
    outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(
        decoder,
        maximum_iterations=self._max_playlist_len
    )

self.playlists = outputs.sample_id

残念ながら、結果にはまだラベルが重複しています。さらに、 にアクセスしようとすると、sample_fn.ids_mask次のエラー メッセージが表示されます。ValueError: Operation 'inf_decoder/decoder/while/BasicDecoderStep/add_1' has been marked as not fetchable.

私は何を間違っていますか？そして、そのようなものを作成することはどのくらい合法sample_fnですか?