使用 gensim 加載經過訓練的 fasttext 模型時出現的問題

Question

我正在嘗試使用 gensim 加載訓練有素的 fasttext 模型。 該模型已經在一些數據上進行了訓練。 早些時候，我使用了帶有.bin擴展名的model.save()以便以后使用。 訓練完成后使用model.save以.bin格式保存模型，分別生成3個文件。 他們是：

1) .bin

2) bin.trainablevectors_ngrams_lockf

3) bin.wv.vectors_ngrams

現在我無法加載經過訓練的二進制文件 (.bin)。

但我不明白為什么我會收到一個名為：

raise NotImplementedError("不支持受監督的 fastText 模型") NotImplementedError：不支持受監督的 fastText 模型

在瀏覽了許多博客后，人們建議gensim不支持監督訓練。 沒關系。 我的問題是我怎樣才能加載經過訓練的二進制模型。 我是否需要以不同的方式訓練模型。

任何幫助表示贊賞。

我在訓練過程后嘗試過的：

import logging
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)
from gensim.models import FastText, fasttext
model = FastText.load_fasttext_format('m1.bin')
print(model)

Answer 1

如果模型中保存gensim的原生.save()方法，你會與加載.load() -未load_fasttext_format()它僅用於保存在由Facebook的原FastText C ++代碼中使用RAW格式的機型。