predict.py

import tensorflow as tf
import data
import sys
import model as ml

from configs import DEFINES
	
if __name__ == '__main__':
    tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
    arg_length = len(sys.argv)
    
    if(arg_length < 2):
        raise Exception("Don't call us. We'll call you")
  
    
    # 데이터를 통한 사전 구성 한다.
    char2idx,  idx2char, vocabulary_length = data.load_vocabulary()

    # 테스트용 데이터 만드는 부분이다.
    # 인코딩 부분 만든다.
    print(sys.argv)
    input = ""
    for i in sys.argv[1:]:
        input += i 
        input += " "
        
    print(input)
    predic_input_enc, predic_input_enc_length = data.enc_processing([input], char2idx)
    # 학습 과정이 아니므로 디코딩 입력은 
    # 존재하지 않는다.(구조를 맞추기 위해 넣는다.)
    predic_output_dec, predic_output_dec_length = data.dec_output_processing([""], char2idx)
    # 학습 과정이 아니므로 디코딩 출력 부분도 
    # 존재하지 않는다.(구조를 맞추기 위해 넣는다.)
    predic_target_dec = data.dec_target_processing([""], char2idx)

    # 에스티메이터 구성한다.
    classifier = tf.estimator.Estimator(
            model_fn=ml.Model, # 모델 등록한다.
            model_dir=DEFINES.check_point_path, # 체크포인트 위치 등록한다.
            params={ # 모델 쪽으로 파라메터 전달한다.
                'hidden_size': DEFINES.hidden_size, # 가중치 크기 설정한다.
                'learning_rate': DEFINES.learning_rate, # 학습율 설정한다. 
                'vocabulary_length': vocabulary_length, # 딕셔너리 크기를 설정한다.
                'embedding_size': DEFINES.embedding_size, # 임베딩 크기를 설정한다.
                'max_sequence_length': DEFINES.max_sequence_length,
            })

    for i in range(DEFINES.max_sequence_length):
        if i > 0:
            predic_output_dec, predic_output_decLength = data.dec_output_processing([answer], char2idx)
            predic_target_dec = data.dec_target_processing([answer], char2idx)
        
        # 예측을 하는 부분이다.
        predictions = classifier.predict(input_fn=lambda: data.eval_input_fn(predic_input_enc, predic_output_dec, predic_target_dec, 1))
        answer = data.pred_next_string(predictions, idx2char)
    # 예측한 값을 인지 할 수 있도록
    # 텍스트로 변경하는 부분이다.
    print("answer: ", answer)