TensorFlow：テンソルが同じグラフ内にあることを確認する方法

Question

私はPythonでTensorFlowを使い始め、単純なフィードフォワードNNを構築しようとしています。私はネットワークの重み（列車の間に更新され、実行時間のために一定のままである変数）とネットワークを訓練するための別のスクリプトを持っています。訓練データを取得し、それらをバッチに分け、ネットワークをバッチで訓練します。 私はネットワークを訓練しようとすると、私はデータテンソルはNNテンソルと同じグラフにないことを示すエラーが表示されます。

ValueError: Tensor("Placeholder:0", shape=(10, 5), dtype=float32) must be from the same graph as Tensor("windows/embedding/Cast:0", shape=(100232, 50), dtype=float32).

トレーニングスクリプト内の関連する部分は、以下のとおりです。

def placeholder_inputs(batch_size, ner): 
    windows_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, ner.windowsize)) 
    labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size)) 
    return windows_placeholder, labels_placeholder 

with tf.Session() as sess: 
    windows_placeholder, labels_placeholder = placeholder_inputs(batch_size, ner) 
    logits = ner.inference(windows_placeholder) 

やネットワーククラスの関連は、次のとおりです。

class WindowNER(object): 
def __init__(self, wv, windowsize=3, dims=[None, 100,5], reg=0.01): 
    self.reg=reg 
    self.windowsize=windowsize 
    self.vocab_size = wv.shape[0] 
    self.embedding_dim = wv.shape[1] 
    with tf.name_scope("embedding"): 
     self.L = tf.cast(tf.Variable(wv, trainable=True, name="L"), tf.float32) 
    with tf.name_scope('hidden1'): 
     self.W = tf.Variable(tf.truncated_normal([windowsize * self.embedding_dim, dims[1]], 
      stddev=1.0/math.sqrt(float(windowsize*self.embedding_dim))), 
     name='weights') 
     self.b1 = tf.Variable(tf.zeros([dims[1]]), name='biases') 
    with tf.name_scope('output'): 
     self.U = tf.Variable(tf.truncated_normal([dims[1], dims[2]], stddev = 1.0/math.sqrt(float(dims[1]))), name='weights') 
     self.b2 = tf.Variable(tf.zeros(dims[2], name='biases')) 


def inference(self, windows): 
    with tf.name_scope("embedding"): 
     embedded_words = tf.reshape(tf.nn.embedding_lookup(self.L, windows), [windows.get_shape()[0], self.windowsize * self.embedding_dim]) 
    with tf.name_scope("hidden1"): 
     h = tf.nn.tanh(tf.matmul(embedded_words, self.W) + self.b1) 
    with tf.name_scope('output'): 
     t = tf.matmul(h, self.U) + self.b2 

は、なぜ最初の場所で2つのグラフがあり、データプレースホルダのテンソルがNNと同じグラフ内にあることを確認するにはどうすればよいですか？

ありがとうございます！

Answer 1

あなたはこのような何かを行うことによって、同じグラフの下にあるすべてのテンソルを作成することができるはずです。

g = tf.Graph() 
with g.as_default(): 
    windows_placeholder, labels_placeholder = placeholder_inputs(batch_size, ner) 
    logits = ner.inference(windows_placeholder) 

with tf.Session(graph=g) as sess: 
    # Run a session etc 

あなたがここにTFのグラフについての詳細を読むことができます： https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/python/framework.html#Graph

Answer 2

を時々あなたが得るときこのようなエラーは、エラー（別のグラフの間違った変数を使うことが多い）がずっと早く起きてしまい、最終的にエラーを投げた操作に伝播する可能性があります。したがって、その線のみを調べ、テンソルが同じグラフから得られるべきであると結論づけることができますが、誤差は実際には他のどこかにあります。

グラフを確認する最も簡単な方法は、グラフ内の各変数/ opにどのグラフを使用するかを印刷することです。次の方法で簡単に設定できます。

print(variable_name.graph)