from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('songWord2Vec.model')
embedding=model.wv.get_keras_embedding()
print(type(embedding))
embedding 的类型：
<class 'keras.layers.embeddings.Embedding'>
from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('songWord2Vec.model')
embedding=model.wv.get_keras_embedding()
print(type(embedding))
embedding 的类型：
<class 'keras.layers.embeddings.Embedding'>
Python gensim Word2Vec tutorial with TensorFlow and Keras
embedding 的类型：
用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。 这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说...
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使用python自然语言处理包Gensim 调用Word2Vec进行词向量转换
基于 Gensim 的 Word2Vec 实践
word2vec 训练结果测试 模型保存和加载 如果模型训练完成(不再更新)，可以在wv中转换gensim.mod...
本文标题：keras 如何使用 gensim 预训练的 word2vec
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/zfxrbqtx.html
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