怎么加载训练好的词向量bin

word2vec 有的时候需要加载之际之前训练好的词向量,或者加载下载的别人的词向量,加载如下:

1默认方法

如果你是用默认方法训练的,则可以直接load:

1
2
3
model.save('/model/word2vec_model')

new_model=gensim.models.Word2Vec.load('/model/word2vec_model')

pip错误:TypeError parse() got an unexpected keyword argument transport_encoding.md

1环境

Win10,ANACONDA3(64-bit),Python3.6.2。ANACONDA Prompt中不能用pip命令安装包,并且是在安装了TensorFlow后才发生的。
TypeError: parse() got an unexpected keyword argument ‘transport_encoding’

2错误信息

报错如下:

在TensorFlow中实现文本分类的CNN

注意

在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准。

linux的Anaconda环境下安装TensorFlow

现在tensorflow全面支持python3.6了,哈哈,全面拥抱python3.6~

下附官网安装方式参考:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md#InstallingAnaconda

Tensorboard 可视化好帮手

4.1 Tensorboard简介

学会用 Tensorflow 自带的 tensorboard 去可视化我们所建造出来的神经网络是一个很好的学习理解方式.

用最直观的流程图告诉你你的神经网络是长怎样,有助于你发现编程中间的问题和疑问.

Windows下用Anaconda安装TensorFlow并在pycharm中使用

笔者之前在学习TensorFlow,也在自己的笔记本上完成了安装,在PyCharm中进行学习。但是最近为了使用Python的科学计算环境,我把之前的环境卸载了,并用Anaconda重新安装了TensorFlow,由于自己的笔记本已经很旧了,显卡不行,所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑,截图甚多。

这里直接上干货:

1.安装Anaconda

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