我对使用预先训练好的word2vec初始化tensorflow seq2seq实现很感兴趣。
我看过代码了。似乎嵌入已初始化
with tf.variable_scope(scope or "embedding_attention_decoder"):
with tf.device("/cpu:0"):
embedding = tf.get_variable("embedding", [num_symbols, cell.input_size])
如何将其更改为使用预训练的word2vec进行初始化??
是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。
我们通过以下方式加载预训练模型:
from gensim.models.keyedvectors as word2vec
model= word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
我们如何具体加载预先训练的CBOW或skipgram模型?
我正在尝试按照这个示例上传一个预先训练好的Gensim模型,用于数据增强
import textaugment
import gensim
from textaugment import Word2vec
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(r'\GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
from textaugment import Word2vec
t = Word2vec(model)
我正在尝试从这个存储库中重现结果:。我没有Linux,所以不能安装代码使用的word2vec包,但它只用于加载预先训练好的word2vec模型,所以Gensim应该可以完成这项工作。
问题是,scholar使用的预训练模型存储在一个pickle文件(在的“已处理文件”下提供) postagged_wikipedia_for_word2vec_30kn3kv.pkl中。
当我试图打开这个文件时,我得到了ModuleNotFoundError No module named 'word2vec'。我进入了pickle文件(在记事本中),并将开头的word2vec更改为gensim.
我正在尝试从google word2vec站点(freebase-vectors site 1000.bin.gz)加载预先训练好的.bin文件到word2vec的gensim实现中。模型加载正常,
使用..
model = word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('...../free....-en.bin', binary= True)
并创建一个
>>> print model
<gensim.models.word2vec.Word2Vec object at 0x105d87f50>
但当我运行最相似
我刚刚加载了预先训练好的模型3Dresnet https://github.com/kenshohara/3D-ResNets-PyTorch。 从上面的链接下载文件'resnext-101-kinetics.pth‘后,我以这种方式加载了这个模型:way i defined the model 这个模型适用于视频的大数据集(不幸的是,我的pc上没有足够的空间,我也找不到可以下载部分数据集的链接)。我只想知道我是否正确地加载了模型,以及这个网络是否经过了训练。有一个选项可以确保模型加载良好?我打印了state_dict,它也打印了权重。谢谢你的帮助。
我正面临着使用Word2Vec进行Gensim训练的问题。model.wv.vocab没有从训练好的语料库中得到更多的单词,只有来自初始化指令的单词! 事实上,在多次尝试我自己的代码后,即使是官方网站的示例也不起作用! 我在代码中的许多地方尝试过保存模型,甚至尝试在训练指令的同时保存和重新加载语料库 from gensim.test.utils import common_texts, get_tmpfile
from gensim.models import Word2Vec
path = get_tmpfile("word2vec.model")
model = Wo
我已经检查了之前的帖子,但它似乎不适用于我的情况:
我已经预先训练好了word2vec模型:
import gensim
model = Word2Vec.load('w2v_model')
现在我有了一个包含关键字的pandas数据帧:
keyword
corruption
people
budget
cambodia
.......
......
我想要在相应的列中为每个关键字添加向量,但是当我使用model['cambodia']时,它会抛出错误,因为它是KeyError: "word 'cambodia' not in v
我使用python中的Gensim库来使用和训练word2vector模型。最近,我正在考虑用一些预先训练的模型初始化我的模型权重,比如(GoogleNewDataset word2vec模型)。我已经挣扎了几个星期了。现在,我刚刚搜索到在gesim中有一个函数可以帮助我用预先训练好的模型权重来初始化模型的权重。如下所述:
reset_from(other_model)
Borrow shareable pre-built structures (like vocab) from the other_model. Useful if testing multiple models i
我正在尝试注册预训练的(大约。大小为3.5 in )。当我尝试注册较小的模型时(大约大小为10MB),我可以注册。但是,我无法注册预先训练好的谷歌word2vec模型。
我尝试将模型直接上传到portal.azure.com中,它抛出了AJAX错误(可能是因为它是一个大模型)。当我尝试通过代码(连接到azure工作区的python脚本)注册模型时,脚本一直在执行,没有任何形式的终止,并且无法注册模型。
有没有办法在Azure机器学习工作区上注册/上传这么大的模型?
当我使用Gensim 3.6.0加载预先训练好的Word2Vec时,它在调用model.wv时显示了以下错误。
/anaconda/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: Call to deprecated `wv` (Attribute will be removed in 4.0.0, use self instead).
"""Entry point for launching an IPython kernel.
以下是我的