Tensorflow 为CNN文本分类保存Word2Vec
我想为我的文本语料库训练我自己的Word2Vec模型。我可以从TensorFlow的教程中获得代码。我不知道的是如何保存这个模型以便以后用于CNN文本分类？我应该使用pickle保存它，然后稍后再读取吗？您可以使用pickle将它保存到磁盘。然后，当您创建CNN模型时，加载保存的单词嵌入表并使用它初始化TensorFlow变量，该变量保存CNN分类器的单词嵌入。您可以使用pickle将其保存到磁盘。然后，在创建CNN模型时，加载保存的单词嵌入表，并使用它初始化TensorFlow变量，该变量保存CNN分类器的单词嵌入。在TensorFlow情况下，没有酸洗不是保存模型的方法 Tensorflow提供Tensorflow，用于将模型保存为proto BUF（用于导出模型）。保存模型的方法是将tensorflow会话保存为： saver.save（sess，“我的测试模型”，全局步骤=1000） 以下是完整答案的链接：Tensorflow 为CNN文本分类保存Word2Vec,tensorflow,deep-learning,text-classification,word2vec,Tensorflow,Deep Learning,Text Classification,Word2vec,我想为我的文本语料库训练我自己的Word2Vec模型。我可以从TensorFlow的教程中获得代码。我不知道的是如何保存这个模型以便以后用于CNN文本分类？我应该使用pickle保存它，然后稍后再读取吗？您可以使用pickle将它保存到磁盘。然后，当您创建CNN模型时，加载保存的单词嵌入表并使用它初始化TensorFlow变量，该变量保存CNN分类器的单词嵌入。您可以使用pickle将其保存到磁盘。然后，在创建CNN模型时，加载保存的单词嵌入表，并使用它初始化TensorFlow变量，该变量保存
在tensorflow情况下，不酸洗不是保存模型的方法 Tensorflow提供Tensorflow，用于将模型保存为proto BUF（用于导出模型）。保存模型的方法是将tensorflow会话保存为： saver.save（sess，“我的测试模型”，全局步骤=1000） 以下是完整答案的链接：