TensorFlow에서 저장된 모델을로드하는 방법 word2vec 자습서 및 단어 비교에 사용

Question

TensorFlow, word2vec 및 신경 네트워크를 처음 사용하며 이에 대해 배우려고합니다. 저는이 TensorFlow 튜토리얼을 작성 중입니다 : https://www.tensorflow.org/tutorials/word2vec. 나는 여기에있는 튜토리얼을 위해 word2vec_optimized.py 코드를 실행했다 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/embedding/word2vec_optimized.py. 튜토리얼 코드 실행이 끝나면 저장된 TensorFlow 모델을 출력합니다. 모델을 다시로드하여 단어 비교에 사용할 수 있는지, 즉 러시아가 모스크바에있는 것처럼 프랑스가 파리에 있는지를 확인하려고합니다. 내가 튜토리얼 코드에서 볼

이 사용 될 수있는 비유의 방법이있다 :

def analogy(self, w0, w1, w2): 
    """Predict word w3 as in w0:w1 vs w2:w3.""" 
    wid = np.array([[self._word2id.get(w, 0) for w in [w0, w1, w2]]]) 
    idx = self._predict(wid) 
    for c in [self._id2word[i] for i in idx[0, :]]: 
     if c not in [w0, w1, w2]: 
     print(c) 
     break 
    print("unknown") 

하지만 먼저, 난 내 주요 방법으로 할 저장된 모델을 다시로드해야합니다 :

def main(_): 
    with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: 
    with tf.device("/cpu:0"): 
     model = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta') 
     model.restore(session, tf.train.latest_checkpoint('/results/')) 
     model.analogy(b'france', b'paris', b'russia') 

이 다음과 같은 오류가 발생합니다

Traceback (most recent call last): 
    File "./word2vec_test.py", line 539, in <module> 
    tf.app.run() 
    File "/util/opt/anaconda/2.2/envs/tensorflow-1.0.0/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run 
    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) 
    File "./embedding_tutorial/embedding/word2vec_test.py", line 534, in main 
    model.analogy(b'france', b'paris', b'russia') 
AttributeError: 'Saver' object has no attribute 'analogy' 

가 어떻게 저장 모듈을로드하고 사용할 수 있습니다 유추 법을 부르는거야? 내 주 방법을 유추 방법과 동일한 파일에 넣고 있습니다.

Answer 1

나는 analogy()이 Word2Vec 클래스의 메소드라고 생각하지만, model을 해당 유형의 객체로 인스턴스화하지는 않습니다.

opts = Options() 
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session: 
    with tf.device("/cpu:0"): 
    model = Word2Vec(opts, session) 
    model.saver = tf.train.import_meta_graph('/path/to/model.ckpt.meta') 
    model.saver.restore(session, 
         tf.train.latest_checkpoint('/path/to/results/')) 
    model.analogy(b'france', b'paris', b'russia') 

을 또는 당신이 훈련 할 때 --interactive을 사용하는 경우 훈련이 끝나면 실제로, 당신은 ipython으로 interactive mode로 들어갑니다 :

이보십시오.