gensim numpy.core.multiarray failed to import
时间: 2023-11-20 10:50:54 浏览: 32
这个错误通常是由于 numpy 库版本不兼容导致的。您可以尝试更新 numpy 库或者降低 gensim 的版本。如果您使用的是 Anaconda 环境,可以尝试使用以下命令更新 numpy 库:
```
conda update numpy
```
如果您使用的是 pip 安装的 numpy 库,可以尝试使用以下命令更新:
```
pip install --upgrade numpy
```
如果更新 numpy 库后仍然出现问题,您可以尝试降低 gensim 的版本,例如:
```
pip install gensim==3.8.3
```
相关问题
Can't pickle <class 'gensim.models.word2vec.Word2Vec'>: import of module 'gensim.models.word2vec' failed
这个错误提示通常是由于使用了 multiprocessing 库进行并行操作,但是在多进程中无法序列化 Word2Vec 对象导致的。解决方法是在创建进程前将 Word2Vec 对象转化为字符串形式,然后在进程内重新创建对象。示例代码如下:
```python
import gensim
import multiprocessing as mp
model = gensim.models.Word2Vec.load('model_path')
def worker_func(model_str):
model = gensim.models.Word2Vec.load(model_str)
# 进程操作
if __name__ == '__main__':
model_str = pickle.dumps(model)
pool = mp.Pool(processes=4)
results = [pool.apply_async(worker_func, args=(model_str,)) for i in range(4)]
output = [p.get() for p in results]
```
在以上代码中,我们使用了 pickle.dumps() 将 Word2Vec 对象转化为字符串形式,然后在进程内重新创建对象。
import gensim.models.keyedvectors as word2vec 与from gensim.models import Word2Vec有什么区别
这两个语句导入的是不同的模块。
`import gensim.models.keyedvectors as word2vec` 导入的是 `gensim` 库中的 `keyedvectors` 模块,该模块提供了一些操作词向量的方法。这个模块中的 `KeyedVectors` 类可以用来加载预训练的词向量模型文件并进行相关操作。
而 `from gensim.models import Word2Vec` 导入的是 `gensim` 库中的 `Word2Vec` 模块,该模块提供了训练和使用词向量的相关方法。这个模块中的 `Word2Vec` 类可以用来训练词向量模型。
总之,两个模块都是与词向量相关的,但是提供的功能不同。`keyedvectors` 模块提供了一些在预训练的词向量上进行操作的方法,而 `Word2Vec` 模块提供了训练和使用词向量的方法。