加载word2vec模型时出现numpy.core._exceptions.MemoryError: Unable to allocate 1.46 GiB for an array with shape (391382592,) and data type float32
时间: 2024-04-04 15:29:22 浏览: 21
这个问题通常是由于加载的word2vec模型过大,导致内存不足,无法完成加载。可以尝试以下几个方法来解决这个问题:
1. 使用更小的模型,或者只加载部分模型进行使用。
2. 将模型存储为二进制格式,然后使用gensim库的KeyedVectors.load_word2vec_format()方法来加载模型,这种方法可以减少内存占用。
3. 使用更好的硬件设备,例如更大内存的计算机或者使用云计算服务。
4. 优化代码逻辑,尽量避免不必要的内存分配和使用。可以使用Python内置的gc模块手动回收不需要的对象。
希望这些方法能够帮助你解决这个问题。
相关问题
Word2Vec.load(model_file)加载模型指定格式
在使用 `Word2Vec` 的 `load()` 方法加载模型时,需要指定模型的格式。常见的格式有两种:
1. 二进制格式(`.bin` 文件):这种格式的模型文件较小,加载速度较快,但不能修改模型参数。加载时需要使用 `binary=True` 参数。
例如:
```python
from gensim.models import Word2Vec
model_file = 'model.bin'
model = Word2Vec.load(model_file, binary=True)
```
2. 文本格式(`.txt` 文件):这种格式的模型文件较大,加载速度较慢,但可以修改模型参数。加载时不需要使用 `binary` 参数。
例如:
```python
from gensim.models import Word2Vec
model_file = 'model.txt'
model = Word2Vec.load(model_file)
```
TypeError: Word2Vec.__init__() got an unexpected keyword argument 'size'
这个错误是因为在调用Word2Vec类时,使用了一个未知的参数'size'。根据引用中的提示,应该将'size'改为'vector_size'。修改后的代码如下:
```python
model = Word2Vec(vector_size=100, window=5, min_count=5, workers=4)
```