我需要为工作项目制作一些Python应用程序。目标平台是AIX5.3。我的问题是:我应该使用哪个版本的Python？我的要求是:Python版本必须易于在目标机器上安装。其他人会根据我写的说明来做，所以不要从源代码或类似的东西编译。Python版本必须支持ncurses或curses(我正在制作一个表单处理程序)。我找到了两个不同的AIXPython预编译版本，但一个(2.1.something)不包含curses模块，另一个(2.3.4，RPM格式)有我未能满足的先决条件).如有任何帮助，我们将不胜感激。 最佳答案 使用Activ
创建模型时，已经没有扩展完成的模型了.syn1neg.npysyn0.npy我的代码如下:corpus=x+ytok_corp=[nltk.word_tokenize(sent.decode('utf-8'))forsentincorpus]model=gensim.models.Word2Vec(tok_corp,min_count=1,size=32)model.save('/home/Desktop/test_model')model=gensim.models.Word2Vec.load('/home/kafein/Desktop/chatbot/test_model')只有1
在LDAmodelgeneratesdifferenttopicseverytimeitrainonthesamecorpus，通过设置np.random.seed(0)，LDA模型将始终以完全相同的方式进行初始化和训练。gensim的Word2Vec模型是否相同？通过将随机种子设置为常量，在同一数据集上的不同运行会产生相同的模型吗？但奇怪的是，它已经在不同的实例中为我提供了相同的向量。>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>sentences=brown.sents()[:100]>>>mod
我有一个简单的SieveofEratosthanes实现如下:#Generateallprimeslessthankdefsieve(k):s=[True]*ks[0]=s[1]=Falseforiinrange(4,k,2):s[i]=Falseforiinrange(3,int(sqrt(k))+2,2):ifs[i]:forjinrange(i**2,k,i*2):s[j]=Falsereturn[2]+[iforiinrange(3,k,2)ifs[i]]我通过重复生成10M以下的素数来对这段代码进行基准测试:st=time()forxinrange(1000):rt=time
所以我觉得这是一个非常愚蠢的问题。我从一个文件创建一个数组:A1=np.loadtxt(file,dtype='a100')我想在完成处理后将该数组写入另一个文件:np.savetxt("Test.txt",A1,fmt=%s,delimiter=',')为什么要写出b'string'？我想我明白它是以字节的形式写出来的，但对于我来说，我无法弄清楚如果没有b''怎么写出来。我知道这可能是我忽略的非常容易的事情! 最佳答案 A1作为字节串数组加载。Python3默认使用unicode字符串，因此通常在它们前面加上'b'。这对于prin
我重新安装了gensimpkg和Cython，但它不断显示此警告，有人知道吗？我正在使用Python3.6、PyCharmLinuxMint。用户警告:未为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。安装C编译器并重新安装gensim以进行快速训练。warnings.warn("没有为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。"当我创建或加载模型时，它也会显示这一行。正在使用gensim.models.doc2vec的慢版本 最佳答案 一些基础包不是最新的存在一些问题。Here我找到了适合我的答案，简而言之:卸载Gensimsudopip
我试图将预训练的word2vec向量注入(inject)现有的tensorflowseq2seq模型。正在关注thisanswer，我制作了以下代码。但它似乎并没有像它应该的那样提高性能，尽管变量中的值已更新。根据我的理解，错误可能是由于EmbeddingWrapper或embedding_attention_decoder创建独立于词汇顺序的嵌入？将预训练向量加载到tensorflow模型中的最佳方法是什么？SOURCE_EMBEDDING_KEY="embedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding"TARGET_E
我想使用预训练的word2vec模型，但我不知道如何在python中加载它。此文件是模型文件(703MB)。可以在这里下载:http://devmount.github.io/GermanWordEmbeddings/ 最佳答案 只是为了加载importgensim#Loadpre-trainedWord2Vecmodel.model=gensim.models.Word2Vec.load("modelName.model")现在您可以照常训练模型了。另外，如果你想保存它并多次重新训练它，你应该这样做model.train(//in
我试图通过将来自googleword2vec站点(freebase-vectors-skipgram1000.bin.gz)的预训练.bin文件加载到word2vec的gensim实现中来开始。模型加载正常，使用..model=word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('...../free....-en.bin',binary=True)并创建一个>>>printmodel但是当我运行最相似的函数时。它无法在词汇表中找到单词。我的错误代码如下。有什么地方出错了吗？>>>model.most_similar(['girl','father'],['b
我有一个模型类:classPerson(db.Model):first_name=db.StringProperty(required=True)last_name=db.StringProperty(required=True)我在p中有一个此类的实例，字符串s包含值'first_name'。我想做类似的事情:printp[s]和p[s]=new_value两者都会导致TypeError。有人知道我怎样才能实现我想要的吗？ 最佳答案 如果模型类足够智能，它应该能够识别执行此操作的标准Python方法。尝试:getattr(p,s)
