import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import embedding_ops
embedding=[
.......
]
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
init = tf.constant_initializer( embedding )
embeddings = tf.get_variable('embeddings', shape=[ len( embedding) , len( embedding[0]) ] , initializer=init , trainable=False )
word_vectors = embedding_ops.embedding_lookup(embeddings, X , name='words' )
print( sess.run( word_vectors ) )このようにしてword_vectors の内容を見たいのですが、tf.get_variable の時に
FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value embeddings
[[Node: embeddings/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@embeddings"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](embeddings)]]
というエラーになります。
変数の初期化などの問題では無いように思えるのですが、
word_vectors の出力を見るためにはどのようにしたら良いでしょうか？
---
最短のソースコードを追記します。
X,embeddingなどは動的に作っても同じだと思います
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import embedding_ops
X=[ [1, 2, 4 , 0 , 0 ], [ 1,3 ,3 ,4, 0 ] ]
embedding=[ [ 0, 0 ] , [ 1 , 1 ] , [ 2 , 2 ] , [ 3 , 3 ] , [ 4 , 4 ] , ]
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
init = tf.constant_initializer( embedding )
embeddings = tf.get_variable('embeddings', shape=[ len( embedding) , len( embedding[0]) ] , initializer=init , trainable=False )
word_vectors = embedding_ops.embedding_lookup(embeddings, X , name='words' )
print( sess.run( word_vectors ) )-
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embeddingsを定義した後は初期化をしていないことが少し気になります。
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import embedding_ops
X=[ [1, 2, 4 , 0 , 0 ], [ 1,3 ,3 ,4, 0 ] ]
embedding=[ [ 0, 0 ] , [ 1 , 1 ] , [ 2 , 2 ] , [ 3 , 3 ] , [ 4 , 4 ] , ]
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
init = tf.constant_initializer( embedding )
embeddings = tf.get_variable('embeddings', shape=[ len( embedding) , len( embedding[0]) ] , initializer=init , trainable=False )
word_vectors = embedding_ops.embedding_lookup(embeddings, X , name='words' )
#↓
sess.run(embeddings.initializer)
#or
#sess.run(tf.global_variables_initializer())
print( sess.run( word_vectors ) )投稿
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mkgrei
2017/12/13 00:00
参考元もしくは実行可能な最小コードを添えていただけないでしょうか。