在 Tensorflow 中训练 wordvec，导入到 Gensim答案

【问题标题】：Training wordvec in Tensorflow, importing to Gensim在 Tensorflow 中训练 wordvec，导入到 Gensim
【发布时间】：2017-02-12 10:38:17
【问题描述】：

我正在训练 tensorflow 教程中的 word2vec 模型。

训练后，我得到了嵌入矩阵。我想保存它并将其作为经过训练的模型导入 gensim。

要在 gensim 中加载模型，命令是：

model = Word2Vec.load_word2vec_format(fn, binary=True)

但是如何从 Tensorflow 生成 fn 文件？

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一种方法是将文件保存为非二进制 Word2Vec 格式，基本上如下所示：

num_words vector_size  # this is the header
label0 x00 x01 ... x0N
label1 x10 x11 ... x1N
...

例子：

2 3
word0 -0.000737 -0.002106 0.001851
word1 -0.000878 -0.002106 0.002834

保存文件，然后用 kwarg binary=False 加载：

model = Word2Vec.load_word2vec_format(filename, binary=False)

print(model['word0'])

更新

加载模型的新方法是：

from gensim.models.keyedvectors import KeyedVectors

model = KeyedVectors.load_word2vec_format(model_path, binary=False)

【讨论】：