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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。
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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。
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---
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```python
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import tensorflow as tf
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from tensorflow.python.ops import embedding_ops
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X=[ [1, 2, 4 , 0 , 0 ], [ 1,3 ,3 ,4, 0 ] ]
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embedding=[ [ 0, 0 ] , [ 1 , 1 ] , [ 2 , 2 ] , [ 3 , 3 ] , [ 4 , 4 ] , ]
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sess = tf.Session()
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+
sess.run(tf.global_variables_initializer())
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init = tf.constant_initializer( embedding )
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embeddings = tf.get_variable('embeddings', shape=[ len( embedding) , len( embedding[0]) ] , initializer=init , trainable=False )
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word_vectors = embedding_ops.embedding_lookup(embeddings, X , name='words' )
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#↓
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sess.run(embeddings.initializer)
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#or
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#sess.run(tf.global_variables_initializer())
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print( sess.run( word_vectors ) )
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```
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