张量板嵌入显示没有数据答案

【问题标题】：tensorboard embeddings show no data张量板嵌入显示没有数据
【发布时间】：2017-06-19 20:12:32
【问题描述】：

我很想使用 tensorboard 嵌入页面来可视化 word2vec 的结果。经过调试，挖掘了很多代码，我发现 tensorboard 成功运行，读取配置文件，读取 tsv 文件，但现在嵌入页面不显示数据。
（页面打开，我可以看到菜单、项目等）这是我的配置文件：嵌入{ 张量名称：'word_embedding' 元数据路径：'c:\data\metadata.tsv' 张量路径：'c:\data\tensors2.tsv' }

可能是什么问题？

张量文件最初是 1gb。在大小上，如果我尝试该文件，应用程序会因为内存而崩溃。所以我将原始文件的 1 或 2 页复制并粘贴到 tensor2.tsv 中并使用此文件。可能这就是问题所在。可能我需要通过复制/粘贴来创建更多数据。

谢谢托尔加

【问题讨论】：

标签： tensorboard

【解决方案1】：

尝试以下代码 sn-p 以在 tensorboard 中获得可视化的词嵌入。使用 logdir 打开 tensorboard，检查 localhost:6006 以查看您的嵌入。

张量板 --logdir="visual/1"

# code
fname = "word2vec_model_1000"
model = gensim.models.keyedvectors.KeyedVectors.load(fname)
# project part of vocab, max of 100 dimension
max = 1000

w2v = np.zeros((max,100))
with open("prefix_metadata.tsv", 'w+') as file_metadata:
    for i,word in enumerate(model.wv.index2word[:max]):
        w2v[i] = model.wv[word]
        file_metadata.write(word + '\n')

# define the model without training
sess = tf.InteractiveSession()

with tf.device("/cpu:0"):
    embedding = tf.Variable(w2v, trainable=False, name='prefix_embedding')

tf.global_variables_initializer().run()

path = 'visual/1'
saver = tf.train.Saver()
writer = tf.summary.FileWriter(path, sess.graph)

# adding into projector
config = projector.ProjectorConfig()
embed= config.embeddings.add()
embed.tensor_name = 'prefix_embedding'
embed.metadata_path = 'prefix_metadata.tsv'

# Specify the width and height of a single thumbnail.
projector.visualize_embeddings(writer, config)

saver.save(sess, path+'/prefix_model.ckpt', global_step=max)

【讨论】：