如何在gensim中使用word2vec2tensor？

Question

我遵循下面的gensim教程将我的word2vec模型转换为张量。 教程链接：https://radimrehurek.com/gensim/scripts/word2vec2tensor.html

更具体地说，我运行了以下命令

python -m gensim.scripts.word2vec2tensor -i C:\Users\Emi\Desktop\word2vec\model_name -o C:\Users\Emi\Desktop\word2vec

但是，对于上面的命令，我得到以下错误。在

^{pr2}$

当我使用model.wv.save_word2vec_format(model_name)保存我的模型（如下链接所述：https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/issues/1847），然后使用上面的命令，我得到以下错误。在

ValueError: invalid vector on line 1 (is this really the text format?)

只是想知道我在逗号的语法上有没有错。请告诉我如何解决这个问题。在

如果需要，我很乐意提供更多细节。在

Answer 1

我使用以下代码解决了这个问题：

model = gensim.models.keyedvectors.KeyedVectors.load(file_name)

max_size = len(model.wv.vocab)-1
w2v = np.zeros((max_size,model.layer1_size))

if not os.path.exists('projections'):
    os.makedirs('projections')

with open("projections/metadata.tsv", 'w+') as file_metadata:

    for i, word in enumerate(model.wv.index2word[:max_size]):

        #store the embeddings of the word
        w2v[i] = model.wv[word]

        #write the word to a file 
        file_metadata.write(word + '\n')

sess = tf.InteractiveSession()
with tf.device("/cpu:0"):
    embedding = tf.Variable(w2v, trainable=False, name='embedding')
tf.global_variables_initializer().run()
saver = tf.train.Saver()
writer = tf.summary.FileWriter('projections', sess.graph)
config = projector.ProjectorConfig()
embed= config.embeddings.add()
embed.tensor_name = 'embedding'
embed.metadata_path = 'metadata.tsv'
projector.visualize_embeddings(writer, config)
saver.save(sess, 'projections/model.ckpt', global_step=max_size)