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问如何保存和加载手套模型？
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Stack Overflow用户

提问于 2018-02-12 17:24:03

回答 2查看 3.6K关注 0票数 5

我正在使用Python3.5做我的研究。我想使用Glove嵌入。在glove.fit之后，如何保存和加载我的手套模型？我把它写成这样

glove.fit(corpus.matrix,epochs=1,no_threads=4,verbose=True)
glove.save('glove.model')

word-embedding

python-3.x

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-02-06 16:52:26

from gensim.models import KeyedVectors
# load the Stanford GloVe model
model = KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=False)

如果您的模型包含在变量' model‘中

可以按如下方式保存模型：

model.save('model.bin')

可以加载保存的模型，如下所示：

new_model = KeyedVectors.load('model.bin')

现在可以使用加载的模型：

result = new_model.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'], topn=1)

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2018-07-13 15:00:09

检查此here。

现在，在对数据进行训练之后，使用以下命令：

from gensim.scripts.glove2word2vec import glove2word2vec
glove2word2vec(glove_input_file=file, word2vec_output_file="gensim_glove_vectors.txt")    
from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors
model = KeyedVectors.load_word2vec_format("gensim_glove_vectors.txt", binary=False)

之后，您可以像使用gensim模型一样使用此模型。例如，

print("Similarity between {} and {} is {}".format(word1,word2,model.wv.similarity(word1, word2)))
print("Most similar words to {} are :{}\n".format(word1,model.most_similar(positive=[word1],topn=10)))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/48743053

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