NotFoundError：容器本地主机不存在。 （找不到资源：localhost / embedding_1 / embeddings）

Question

我有一个非常简单的代码，我想在其中添加嵌入但出现错误。我想查看嵌入输出。

我的代码：

input_question_ = Input((query_maxlen,))
embedded_question = Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_question_)

sess = tf.Session()

sess.run(embedded_question, feed_dict={ input_question_: queries_train})

错误：

---------------------------------------------------------------------------
NotFoundError                             Traceback (most recent call last)
~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

_do_call中的

（self，fn，* args） 1364尝试： -> 1365返回fn（* args） 除errors.OpError为e以外的1366：

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

_run_fn中的

（feed_dict，fetch_list，target_list，选项，run_metadata） 1349返回自我。 -> 1350个target_list，run_metadata） 1351

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

在_call_tf_sessionrun（自身，选项，feed_dict，fetch_list， target_list，run_metadata） 1442 fetch_list，target_list， -> 1443 run_metadata） 1444

NotFoundError: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/embedding_1/embeddings)
   [[{{node embedding_1/embedding_lookup}}]]

During handling of the above exception, another exception occurred:

NotFoundError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-95-bf218d6ed295> in <module>
     39 sess = tf.Session()
     40 
---> 41 sess.run(embedded_question, feed_dict={ input_question_: queries_train})

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

在运行中（自身，获取，feed_dict，选项，run_metadata） 954尝试： （955） -> 956 run_metadata_ptr） 第957章 958 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer（run_metadata_ptr）

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

_run中的

（自身，句柄，访存，feed_dict，选项，run_metadata） 1178年如果final_fetches或final_targets或（句柄和feed_dict_tensor）： 1179 results = self._do_run（handle，final_targets，final_fetches， -> 1180 feed_dict_tensor，选项，run_metadata） 1181其他： 1182个结果= []

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

在_do_run中（自身，句柄，target_list，fetch_list，feed_dict，选项， run_metadata） 1357如果handle为None： 1358 return self._do_call（_run_fn，feeds，fetchs，target，options， -> 1359 run_metadata） 1360其他： 1361返回自己._do_call（_prun_fn，句柄，提要，获取）

~/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/client/session.py

_do_call中的

（self，fn，* args） 1382'\ nsession_config.graph_options.rewrite_options。' 1383'disable_meta_optimizer = True'） -> 1384提高类型（e）（node_def，op，message） 1385 1386 def _extend_graph（self）：

NotFoundError: Container localhost does not exist. (Could not find resource: localhost/embedding_1/embeddings)
   [[node embedding_1/embedding_lookup (defined at /home/mzaman/miniconda2/envs/py3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748)

]]

寻求解决方案

Answer 1

似乎您缺少对创建模型的Tensorflow会话的引用。试试：

import numpy as np
import tensorflow as tf

query_maxlen = 100
vocab_size = 500
embedding_dim = 32
input_question = tf.keras.layers.Input((query_maxlen,))
embedded_question = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)(input_question)

sess = tf.keras.backend.get_session()

output = sess.run(
    embedded_question, feed_dict={input_question: np.ones((1, query_maxlen))}
)
assert (1, 100, 32) == output.shape
print(output)

相关问题： Container localhost does not exist error when using Keras + Flask Blueprints