Python 没有这样的文件或目录：'；google_news_vectors.bin'；

我试图加载google_news_vectors.bin文件，但它给出了一个 错误。下面是我的代码，它写在nlp_gen2.py文件中

我得到的错误是：

FileNotFoundError Traceback (most recent call last) in 1 import gensim
----> 2 model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('google_news_vectors.bin',
binary=True)

C:\Anaconda3\envs\DataScience\lib\site-packages\gensim\models\keyedvectors.py
in load_word2vec_format(cls, fname, fvocab, binary, encoding,
unicode_errors, limit, datatype) 1547 return _load_word2vec_format(
1548 cls, fname, fvocab=fvocab, binary=binary, encoding=encoding,
unicode_errors=unicode_errors, -> 1549 limit=limit, datatype=datatype)
1550 1551 @classmethod

C:\Anaconda3\envs\DataScience\lib\site-packages\gensim\models\utils_any2vec.py
in _load_word2vec_format(cls, fname, fvocab, binary, encoding,
unicode_errors, limit, datatype, binary_chunk_size) 273 274
logger.info("loading projection weights from %s", fname) --> 275 with
utils.open(fname, 'rb') as fin: 276 header =
utils.to_unicode(fin.readline(), encoding=encoding) 277 vocab_size,
vector_size = (int(x) for x in header.split()) # throws for invalid
file format

C:\Anaconda3\envs\DataScience\lib\site-packages\smart_open\smart_open_lib.py
in open(uri, mode, buffering, encoding, errors, newline, closefd,
opener, ignore_ext, transport_params) 185 encoding=encoding, 186
errors=errors, --> 187 newline=newline, 188 ) 189 if fobj is not None:

C:\Anaconda3\envs\DataScience\lib\site-packages\smart_open\smart_open_lib.py
in _shortcut_open(uri, mode, ignore_ext, buffering, encoding, errors,
newline) 285 open_kwargs['errors'] = errors 286 --> 287 return
_builtin_open(local_path, mode, buffering=buffering, **open_kwargs) 288 289

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:
'google_news_vectors.bin'

我的文件结构如下所示：

---

如何解决此问题？

文件名为“GoogleNews-vectors-negative300.bin”，但如您所见，该文件已损坏。再次下载并解包rar。

您的问题没有清楚显示文件的名称，因为浏览器没有显示文件扩展名。 请确保打开它们

出于某种原因，您有一个名为

GoogleNews-vectors-negative300.bin的文件夹。事实不应如此

选项A-手动解压缩

下载
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz
。它应该正好是1647046227字节，它的MD5是
1c892c4707a8a1a508b01a01735c0339
。
通过检查文件属性确认文件大小


解压缩文件。看起来您已经安装了WinRAR，它应该能够执行gunzip操作


您现在应该有一个3644258522字节的文件
GoogleNews-vectors-negative300.bin
，它的MD5是
023bfd73698638bdad5f84df53404c8b


现在，以下代码应该可以工作了：

import gensim
filename = 'GoogleNews-vectors-negative300.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=True)

import gensim
filename = 'GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=True)



选项B-让gensim进行解压缩

下载
GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz
。它应该正好是1647046227字节，它的MD5是
1c892c4707a8a1a508b01a01735c0339
。
通过检查文件属性确认文件大小


现在，以下代码应该可以工作了：

import gensim
filename = 'GoogleNews-vectors-negative300.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=True)

import gensim
filename = 'GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(filename, binary=True)




这个答案就是基于此。
我认为您的程序正在寻找一个名为
google\u news\u vectors.bin的文件，但它没有找到该文件。该文件位于同一文件夹中。您显示文件结构的方式并不理想。请或者，在目录中打开命令行，并使用
dir
命令打印文件列表。新文件未损坏，键入的名称是否正确？