Python 3.x 在word2vec中每次培训iter后，我如何获得矢量？

我想在

word2vec

中每隔几个iter获得一个单词向量，例如，我想使用下面的模型

embedding_model = Word2Vec(test_set, size=300, 
                           window=4, workers=6, 
                           iter=300, sg=1, min_count=10)

在这个模型中，我想得到每50次迭代学习的300维向量，因为我想在HTMLD3中显示连续学习内容

我该怎么做呢？

您可以迭代调用该方法6次，每次调用

epochs=50

：

model = gensim.models.word2vec.Word2Vec(size=300, window=4, workers=6, sg=1, 
                                        min_count=10)
model.build_vocab(sentences)
for i in range(6):
  model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=50)
  print(model.wv.word_vec('the'))  # get the intermediate vector(s)