KeyError: tf.Tensor 'Placeholder_6:0' shape=<unknown> dtype=string

Question

你能解释一下下面的问题吗？这是我的 python 笔记本中的代码片段：

word2int = {}
int2word = {}

for i,word in enumerate(words):
    word2int[word] = i
    int2word[i] = word

def euclidean_dist(vec1, vec2):
    return np.sqrt(np.sum((vec1-vec2)**2))

def find_closest(word_index, vectors):
    min_dist = 10000 # to act like positive infinity
    min_index = -1
    query_vector = vectors[word_index]
    for index, vector in enumerate(vectors):
        if euclidean_dist(vector, query_vector) < min_dist and not np.array_equal(vector, query_vector):
            min_dist = euclidean_dist(vector, query_vector)
            min_index = index
    return min_index

Z = tf.placeholder(tf.string)
find_closest_word = int2word[find_closest(word2int[Z], vectors)]

# Create SignatureDef metadata for the model
classification_inputs = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(Z)
classification_outputs_classes = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(find_closest_word)

classification_signature = (
      tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
          inputs={
              tf.saved_model.signature_constants.CLASSIFY_INPUTS:
                  classification_inputs
          },
          outputs={
              tf.saved_model.signature_constants.CLASSIFY_OUTPUT_CLASSES:
                  classification_outputs_classes
          },
          method_name=tf.saved_model.signature_constants.CLASSIFY_METHOD_NAME))

这是我运行上面的代码片段时的错误消息：

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-65-016dad8c7403> in <module>()
     12     return min_index
     13 Z = tf.placeholder(tf.string)
---> 14 find_closest_word = int2word[find_closest(word2int[Z], vectors)]

KeyError: <tf.Tensor 'Placeholder_7:0' shape=<unknown> dtype=string>

更新问题：

如何将字符串张量Z 转换为python 字符串，以便在word2int 中用作索引？

Answer 1

根据您的代码，我猜您认为 Z 是您作为输入传递给网络的单词。不是，因为您将其定义为Z = tf.placeholder(tf.string)。因此，Z 是一个 placeholder 对象，当您通过调用 run() 在 tf.Session 实例中运行图形时，该对象将最终在您的 feed_dict 中填充一个字符串方法。

由于您的 word2int 字典只是一个字符串到索引的字典，因此当您尝试使用占位符作为键时，您会得到 KeyError。