用jupyter notebook训练好的word2vec模型被保存在哪里了

在使用Jupyter Notebook训练Word2Vec模型时，可以使用Python中的gensim库来完成。在训练完Word2Vec模型后，可以使用以下代码将模型保存到本地文件中：

model.save("word2vec.model")

这将把训练好的Word2Vec模型保存在当前目录下的"word2vec.model"文件中。如果你想要保存在其他目录，可以指定绝对路径。

之后，你可以使用以下代码从本地文件中加载模型：

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load("word2vec.model")

这将从本地文件中加载Word2Vec模型。请注意，加载模型时，需要确保模型文件存在，并且路径正确。

相关问题

预训练好的word2vec模型

对于预训练好的word2vec模型，你可以在以下资源中找到：

1. Google的Word2Vec模型：Google在大型文本语料库上进行了预训练，并提供了可以用于自然语言处理任务的预训练模型。你可以从https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 下载这些模型。

2. GloVe模型：GloVe是一种基于全局向量的词嵌入模型。你可以从https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 下载预训练好的GloVe模型。

3. FastText模型：＊＊＊cc/docs/en/pretrained-vectors.html 下载预训练的FastText模型。

这些预训练模型可以用于各种自然语言处理任务，如词义相似性计算、文本分类和命名实体识别等。

用python写使用GPU训练word2vec模型的代码

以下是使用Python和TensorFlow在GPU上训练Word2Vec模型的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import multiprocessing
import gensim

# 设置GPU
config = tf.compat.v1.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.compat.v1.Session(config=config)

# 加载语料库
sentences = gensim.models.word2vec.LineSentence('corpus.txt')

# 设置模型参数
model = gensim.models.word2vec.Word2Vec(
    size=100, 
    window=5, 
    min_count=5, 
    workers=multiprocessing.cpu_count(),
    sg=1,
    hs=0,
    negative=5,
    iter=10
)

# 构建词汇表
model.build_vocab(sentences)

# 训练模型
model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

# 保存模型
model.save('word2vec.model')

在这个示例代码中，我们使用了TensorFlow的GPU加速功能，将模型训练过程放在GPU上完成。我们使用了gensim库来加载语料库和构建Word2Vec模型。在构建模型时，我们设置了一些常用的参数，例如词向量的维度、上下文窗口大小、最小词频等。在训练模型时，我们使用了语料库中的所有句子，并设置了迭代次数。最后，我们将训练好的模型保存在磁盘上。