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 ) )-
気になる質問をクリップする
クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。
またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。
クリップを取り消します
-
良い質問の評価を上げる
以下のような質問は評価を上げましょう
- 質問内容が明確
- 自分も答えを知りたい
- 質問者以外のユーザにも役立つ
評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。
質問の評価を上げたことを取り消します
-
評価を下げられる数の上限に達しました
評価を下げることができません
- 1日5回まで評価を下げられます
- 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます
質問の評価を下げる
teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。
- プログラミングに関係のない質問
- やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
- 問題・課題が含まれていない質問
- 意図的に内容が抹消された質問
- 広告と受け取られるような投稿
評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。
質問の評価を下げたことを取り消します
この機能は開放されていません
評価を下げる条件を満たしてません
質問の評価を下げる機能の利用条件
この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。
- 質問回答など一定の行動
-
メールアドレスの認証
メールアドレスの認証
-
質問評価に関するヘルプページの閲覧
質問評価に関するヘルプページの閲覧
checkベストアンサー
+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。
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
-
回答の評価を上げる
以下のような回答は評価を上げましょう
- 正しい回答
- わかりやすい回答
- ためになる回答
評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。
-
回答の評価を下げる
下記のような回答は推奨されていません。
- 間違っている回答
- 質問の回答になっていない投稿
- スパムや攻撃的な表現を用いた投稿
評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。
15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう！
- ただいまの回答率 90.50%
- 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
- テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる
質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼
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。