我使用Pickle方法(通过Bert- as -Service和Google的预训练模型)将python字典存储为Vector文件,如下所示:
(关键)短语:(值)Phrase_Vector_from_Bert但我不知道如何像Gensim Word2Vec那样从Bert- as -Service模型中获得短语与向量文件的相似度,因为后者配备了.similarity方法。你能给我一个建议来获取短语/关键字的相似度,或者将它们与我的python-Pickle-di
根据上面的页面,我试着运行NVIDIA的DeepRecommender program.After我激活了火把,我按下面的方式运行程序,但失败了。环境在我激活火把之后,
$python run.py --gpu_ids 0 \ (The long parameters are abbreviated第二次试验的错误信息。文件"run.py",第2行,在导入torch ModuleNotFoundError:没有模块名
不知为何,当我安装时,它安装的是torchvision,而不是torch。命令我按照主网站的指令运行:然后我做了conda列表,但是看:# packages in environment at /home/ubuntu/anaconda3/envs/pytorch_p36:# Namepy36h3a3