用python写使用GPU训练word2vec模型的代码
时间: 2024-03-21 12:40:45 浏览: 240
在python下实现word2vec词向量训练与加载实例
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以下是使用Python和TensorFlow在GPU上训练Word2Vec模型的示例代码:
```python
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。
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