Nlp 加载fasttext预先训练的德语单词嵌入&x27；s.vec文件抛出内存不足错误

我正在使用gensim加载fasttext预先训练的单词嵌入

de_model=keyedVector.load_word2vec_格式（'wiki.de\wiki.de.vec'）

但这给了我一个记忆错误

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有什么方法可以加载它吗？

除了在内存更大的机器上工作之外，

gensim

load\u word2vec\u format（）

方法有一个

limit

选项，可以指定要读取的向量数n。仅加载文件的前n个向量

例如，要仅加载前100000个单词：

de_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('wiki.de\wiki.de.vec', limit=100000)

由于这类文件通常先对更频繁的单词进行排序，而较罕见单词的“长尾”往往是较弱的向量，因此许多应用程序不会因为丢弃较罕见的单词而损失太多的功能