word2vec训练过程中的损失和精度怎么用python写

Word2Vec模型训练过程中的损失和精度可以使用Python中的gensim库来实现。

下面是一个示例代码，其中假设我们已经将文本数据存储在了一个名为`sentences`的列表中，每个元素表示一个句子，且已经使用`gensim.models.Word2Vec`类创建了一个Word2Vec模型对象`model`：

from gensim.models import Word2Vec

# 模型训练过程中的损失
losses = []

# 模型训练过程中的精度
accuracies = []

# 迭代训练
for epoch in range(epochs):
    # 训练模型
    model.train(sentences, total_examples=len(sentences), epochs=1)
    
    # 记录损失和精度
    loss = model.get_latest_training_loss()
    acc = model.wv.evaluate_word_analogies('questions-words.txt')[0]
    losses.append(loss)
    accuracies.append(acc)
    
    # 输出训练信息
    print('Epoch: %d, Loss: %.2f, Accuracy: %.2f%%' % (epoch+1, loss, acc*100))

在每个epoch的训练过程中，我们调用`model.train()`方法对模型进行训练，并使用`model.get_latest_training_loss()`方法获取当前epoch的损失值。同时，使用`model.wv.evaluate_word_analogies()`方法计算当前epoch的精度，并将损失和精度记录在`losses`和`accuracies`列表中。最后，我们输出当前epoch的训练信息。

需要注意的是，`questions-words.txt`是一个用于测试Word2Vec模型精度的文件，可以从[这里](https://github.com/tmikolov/word2vec/blob/master/questions-words.txt)下载。在代码中，我们使用`model.wv.evaluate_word_analogies()`方法对模型进行精度测试，其返回值为一个元组，第一个元素为测试精度的平均值，我们将其作为当前epoch的精度值。