pytorch nn.Embedding 读取gensim训练好的词/字向量(有例子)

最近在跑深度学习模型,发现Embedding随机性太强导致模型结果有出入,因此考虑固定初始随机向量,既提前训练好词/字向量,不多说上代码!!

1、利用gensim训练字向量(词向量自行修改)

python 复制代码
# 得到每一行的数据 []
datas = open('data/word.txt', 'r', encoding='gbk').read().split("\n")
# 得到一行的单个字 [[],...,[]]
word_datas = [[i for i in data if i != " "] for data in datas] 
model = Word2Vec(
    word_datas,  # 需要训练的文本
    vector_size=10,   # 词向量的维度
    window=2,  # 句子中当前单词和预测单词之间的最大距离
    min_count=1,  # 忽略总频率低于此的所有单词 出现的频率小于 			min_count 不用作词向量
    workers=8,  # 使用这些工作线程来训练模型(使用多核机器进行更快的训练)
    sg=0,  # 训练方法 1:skip-gram 0;CBOW。
    epochs=10  # 语料库上的迭代次数
	)

2、保存模型或者字向量

python 复制代码
#字向量保存
model.wv.save_word2vec_format('word_data.vector',   # 保存路径
                              binary=False  # 如果为 True,则数据将以二进制 word2vec 格式保存,否则将以纯文本格式保存
                              )
#模型保存
model.save('word.model')

3、nn.Embedding读取gensim模型

python 复制代码
model = gensim.models.Word2Vec.load('./word.model')
weights = torch.FloatTensor(model.wv.vectors)
embedding = nn.Embedding.from_pretrained(weights)
embedding.requires_grad = False

这里懒了,拷贝别人的图,debug就可以看看,简单理解下就是有X个字,就有X行,然后每个字用Y个数字表示,就是Y列,上图X=4799,Y=10。

*也许看了上面你依然会一脸懵(别着急,下面给你举个例子)

4、案例

python 复制代码
import gensim
import torch
import torch.nn as nn

model = gensim.models.Word2Vec.load('./word.model')
weights = torch.FloatTensor(model.wv.vectors)

embedding = nn.Embedding.from_pretrained(weights)
embedding.requires_grad = False #训练时候不训练向量

query = '天氣'
query_id = torch.tensor(model.wv.vocab['天氣'].index)

#下面只是查询,具体的根据你自己的训练即可
gensim_vector = torch.tensor(model[query])
embedding_vector = embedding(query_id)

print(gensim_vector==embedding_vector)

#首先將 Gensim 的預訓練模型讀取進來,並將其向量轉換成 PyTorch 所需要的資料格式 Tensor,當作 nn.Embedding() 的初始值。
#這裡有個小細節:如果並不打算在模型訓練過程中一併訓練 nn.Emedding(),要記得將其設定為 requires_grad = False。
相关推荐
DO_Community2 小时前
普通服务器都能跑:深入了解 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
人工智能·开源·llm·大语言模型·qwen
WWZZ20252 小时前
快速上手大模型:机器学习3(多元线性回归及梯度、向量化、正规方程)
人工智能·算法·机器学习·机器人·slam·具身感知
deephub3 小时前
深入BERT内核:用数学解密掩码语言模型的工作原理
人工智能·深度学习·语言模型·bert·transformer
PKNLP3 小时前
BERT系列模型
人工智能·深度学习·bert
兰亭妙微3 小时前
ui设计公司审美积累 | 金融人工智能与用户体验 用户界面仪表盘设计
人工智能·金融·ux
IT_Octopus4 小时前
triton backend 模式docker 部署 pytorch gpu模型 镜像选择
pytorch·docker·triton·模型推理
AKAMAI4 小时前
安全风暴的绝地反击 :从告警地狱到智能防护
运维·人工智能·云计算
岁月宁静4 小时前
深度定制:在 Vue 3.5 应用中集成流式 AI 写作助手的实践
前端·vue.js·人工智能
galaxylove4 小时前
Gartner发布数据安全态势管理市场指南:将功能扩展到AI的特定数据安全保护是DSPM发展方向
大数据·人工智能
格林威4 小时前
偏振相机在半导体制造的领域的应用
人工智能·深度学习·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造