embedding_ops.embedding_lookupが変換する結果を確認したいのです

Question

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 = IdentityT=DT_FLOAT, _class=["loc:@embeddings"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]]

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？

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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  )    )

Comments

[mkgrei]

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。

Answer 1

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。

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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  )    )

Comments

[tak__tak]

initializer=init　で初期化しているのではないのですか？

[mkgrei]

そこではどのように初期化するのかを決めていて、初期化するには別のメソッドをコールする必要がある気がします。
https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables
embeddings.initializer.run()
などを試してみてもうまくいきませんか。

[tak__tak]

tf.get_variable　の時にエラーなので　その前にですよね？
その前に
tf.global_variables_initializer().run()　　としたところ
こうなります

raise ValueError("Cannot execute operation using `run()`: No default "
ValueError: Cannot execute operation using `run()`: No default session is registered. Use `with sess.as_default():` or pass an explicit session to `run(session=sess)`

[mkgrei]

追加したコードをご覧になってください。
.run()ができるのはデフォルトセッションを設定した際です。
それ以外ではsess.runを使います。
もしくは.run(session=sess)。

get_variable後のエラーだと認識しています。
変数をゲットしてから初期化をしていないので、ゲットした後から初めて使う直前までに初期化を行う必要があります。

以前のコメントの際のURLに変数の複数の初期化の方法及び初期化の有無をチェック方法が書かれております。

[tak__tak]

分かりました。
ありがとうございます。