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

在 _do_call(self, fn, *args) 1364 尝试： -> 1365 返回 fn(*args) 1366 除了errors.OpError as e:

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

在 _run_fn(feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata) 第1349章 -> 1350 目标列表，运行元数据） 第1351章

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

在 _call_tf_sessionrun(self, options, feed_dict, fetch_list, 目标列表，运行元数据） 第1442章 -> 1443 运行元数据） 第1444章

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（self、fetches、feed_dict、options、run_metadata） 954尝试： 第955章 --> 956 run_metadata_ptr) 957 如果运行元数据： 958 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer（运行元数据ptr）

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

in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata) 1178 如果 final_fetches 或 final_targets 或（句柄和 feed_dict_tensor）： 1179 结果 = self._do_run（句柄，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(self, handle, target_list, fetch_list, feed_dict, options, 运行元数据） 1357 如果句柄为无： 第1358章 -> 1359 运行元数据） 1360 其他： 第1361章

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

在 _do_call(self, fn, *args) 第1382章 第1383章 -> 1384 提升类型（e）（node_def，op，消息） 1385 第1386章

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

您似乎缺少对创建模型的 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