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我已经使用 Gensim 3.8.0 训练了一个 Word2Vec 模型。后来我尝试在 GCP 上使用使用 Gensim 4.0.o 的预训练模型。我使用了以下代码:
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(wv_path, binary= False)
words = model.wv.vocab.keys()
self.word2vec = {word:model.wv[word]%EMBEDDING_DIM for word in words}
我收到错误消息,“model.mv”已从 Gensim 4.0.0 中删除。
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(wv_path, binary= False)
words = model.vocab.keys()
word2vec = {word:model[word]%EMBEDDING_DIM for word in words}
并收到以下错误:
AttributeError: The vocab attribute was removed from KeyedVector in Gensim 4.0.0.
Use KeyedVector's .key_to_index dict, .index_to_key list, and methods .get_vecattr(key, attr) and .set_vecattr(key, attr, new_val) instead.
See https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/wiki/Migrating-from-Gensim-3.x-to-4
任何人都可以建议我如何使用预训练模型并在 Gensim 4.0.0 中返回字典?
最佳答案
从Gensim 3.x迁移到4引起的变化都在github链接里:
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/wiki/Migrating-from-Gensim-3.x-to-4
对于上述问题,对我有用的解决方案:
words = list(model.wv.index_to_key)
关于python - Gensim 3.8.0 到 Gensim 4.0.0,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/66868221/
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documentation有点不清楚如何将 fasttext 模型保存到磁盘 - 如何在参数中指定路径,我尝试这样做,但失败并出现错误 文档中的示例 >>> from gensim.test.util
我是一名优秀的程序员,十分优秀!