如果使用gensim的Word2Vec类来训练模型，我自己只有训练集和测试集，要用什么python代码才能训练一份自己的模型，可修改batch

以下是使用gensim的Word2Vec类训练模型的示例代码，您可以根据自己的需求修改batch_size：

from gensim.models import Word2Vec

# 加载训练集
sentences = [['this', 'is', 'the', 'first', 'sentence', 'for', 'word2vec'],
             ['this', 'is', 'the', 'second', 'sentence'],
             ['yet', 'another', 'sentence'],
             ['one', 'more', 'sentence'],
             ['and', 'the', 'final', 'sentence']]

# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1, size=300, workers=4, batch_words=10000)

# 保存模型
model.save("word2vec.model")

在这个示例代码中，batch_words参数可以控制每个批次的单词数，这样可以调整训练速度和内存占用情况。如果您的训练数据集非常大，可以适当增大batch_words的值，以提高训练效率。