我想把gensim库中的word2vec用在pytorch模型中，可以吗

是可以的。你可以使用gensim库来训练word2vec模型，然后将其保存为二进制文件，并在PyTorch中加载它们。这样，你就可以将预训练的词向量作为输入嵌入到你的PyTorch模型中，以提高模型的性能。

具体来说，你可以使用gensim库训练word2vec模型，例如：

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence'], 
             ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'], 
             ['yet', 'another', 'sentence'], 
             ['one', 'more', 'sentence']]

model = Word2Vec(sentences, size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
model.save('word2vec.model')

然后，你可以在PyTorch中加载它。例如：

import torch
import numpy as np
from gensim.models import KeyedVectors

word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('word2vec.model', binary=True)

# 获取词向量
word_vectors['first'] # 返回一个numpy数组

# 将词向量转换为PyTorch张量
embedding_matrix = np.zeros((len(word_vectors.vocab), 100))
for i in range(len(word_vectors.vocab)):
    embedding_vector = word_vectors[word_vectors.index2word[i]]
    if embedding_vector is not None:
        embedding_matrix[i] = embedding_vector

embedding_tensor = torch.tensor(embedding_matrix)

现在，你可以将`embedding_tensor`用作你的PyTorch模型的嵌入层。