如何使用tokenizer.word_index检查word2vec中单词“of”的索引是否正确

如果你使用的是gensim库中的Word2Vec模型，那么它并不使用tokenizer.word_index来保存单词和索引的对应关系。Word2Vec模型中的单词和索引的对应关系是通过gensim库内部的方式来处理的。你可以通过以下代码来查看单词'of'在Word2Vec模型中的索引：

from gensim.models import Word2Vec
model = Word2Vec.load('your_model_path') # 加载Word2Vec模型
print(model.wv.vocab['of'].index) # 查看'of'的索引

如果你使用的是Keras中的Tokenizer类来处理文本数据，并且使用该类生成了词汇表，并且你想要查看单词'of'在词汇表中的索引，可以使用以下代码：

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
tokenizer.fit_on_texts(your_text_data)
print(tokenizer.word_index['of'])

这里的your_text_data是你的文本数据，可以是一个列表或一个Numpy数组。