使用 Glove 时没有这样的文件或目录（深度学习）

Question

我目前正在尝试从 model 添加从 Glove 嵌入的预加载，并且似乎无法加载手套文本文件来解析它的数据。 我总是收到找不到文件的错误。

我的代码如下：

outname = 'glove.6B.100d.txt'
outdir = './Downloads'
if not os.path.exists(outdir):
    os.mkdir(outdir)
fullname = os.path.join(outdir, outname)

def getEmbeddedMatrix(num_words, embedding_size):
  embeddings_index = {}
  with open(fullname, "r") as file_directory:
    for line in file_directory:
        values = line.split()
        word = values[0]
        coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        embeddings_index[word] = coefs

  embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedded_size))
  for word, index in imdb.get_word_index.items():
      if index >= num_words:
          continue
      embedding_vector = embeddings_index.get(word)
      if embedding_vector is not None:
          embedding_matrix[i] = embedding_vector
            
  return embedding_matrix

我得到的错误信息如下：

[Errno 2] No such file or directory: './Downloads/glove.6B.100d.txt'

关于在这里做什么的任何建议？ .txt 文件目前在我的下载中，我正在使用 Google Colab

编辑：

我也尝试过执行以下操作，但仍然会引发相同的错误

def getEmbeddedMatrix(num_words, embedding_size):
  embeddings_index = {}
  File_object = open(r"/Users/______/downloads/glove.6B.100d.txt","r")
  with File_object as file_directory:
    for line in file_directory:
        values = line.split()
        word = values[0]
        coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        embeddings_index[word] = coefs

  embedding_matrix = np.zeros((num_words, embedded_size))
  for word, index in imdb.get_word_index.items():
      if index >= num_words:
          continue
      embedding_vector = embeddings_index.get(word)
      if embedding_vector is not None:
          embedding_matrix[i] = embedding_vector
            
  return embedding_matrix

Answer 1

您必须将文本文件上传到 google-colab 的工作文件夹，而不是桌面的下载文件夹。

请参阅此链接。