Проблемы с тензорным центром: таблица не инициализирована

Question

Я пытаюсь использовать tf_hub для универсального кодировщика предложений, когда у меня возникает следующая проблема:

FailedPreconditionError (see above for traceback): Table not initialized.

Кажется, что TensorFlow думает, что я не запустил опцию init, но на самом деле я запустил опцию init:

embed = hub.Module("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/3")
embeddings = embed([
"The quick brown fox jumps over the lazy dog."])    
init = tf.global_variables_initializer()


with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    embeddings = sess.run(embeddings)

    print(embeddings)

Та же структура кода подходит для других моделей tf_hub, таких как elmo.

Answer 1

Вы можете попробовать

with tf.train.SingularMonitoredSession() as sess:
  ...

, которая сама выполняет все стандартные инициализации (включая «общие ресурсы», для которых не было общедоступного API в прошлый раз, когда я проверял).

Answer 2

Похоже, что для использования этого концентратора тензорного потока мне нужно запустить дополнительный инициализатор:

init = tf.global_variables_initializer()
table_init = tf.tables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run([init, table_init])
    embeddings_ = sess.run(embeddings)

    print(embeddings)