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：

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。

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Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/test.py", line 3, in <module> model = Word2Vec.load("GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz") File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/word2vec.py", line 1953, in load model = super(Word2Vec, cls).load(*args, **kwargs) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 486, in load obj = unpickle(fname) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/utils.py", line 1461, in unpickle return _pickle.load(f, encoding='latin1') # needed because loading from S3 doesn't support readline() _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '3'. 如何解决

这个错误的原因可能是你的模型文件（`GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz`）已经损坏或者不完整，导致无法正确加载模型。你可以尝试重新下载该模型文件，确保下载的文件完整无误。或者，你可以使用其他的词向量模型，如 FastText、GloVe 等。

另外，你可以尝试使用 Python 自带的 gzip 库来解压该文件，然后再加载模型。具体代码如下：

import gzip
from gensim.models import KeyedVectors

with gzip.open('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', 'rb') as f:
    model = KeyedVectors.load_word2vec_format(f, binary=True)

这里使用了 `KeyedVectors` 类来加载模型，同时通过 `gzip` 库来解压压缩文件。

gensim4中Word2Vec里的load加载.bin结尾的二进制文件出现错误“_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '6'.”

出现这个错误通常是因为您的二进制文件不是gensim使用的格式。gensim使用自己的二进制文件格式来保存Word2Vec模型，而不是python标准库的pickle格式。

如果您的二进制文件不是gensim使用的格式，您可以尝试使用以下代码将其转换为gensim可用的格式：

from gensim.test.utils import get_tmpfile
from gensim.models import KeyedVectors

# 加载原始的Word2Vec模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.bin', binary=True)

# 将模型另存为gensim的格式
model.save(get_tmpfile('model.gensim'))

在此示例中，我们使用`KeyedVectors.load_word2vec_format()`方法加载原始的Word2Vec模型。然后，我们使用`model.save()`方法将模型另存为gensim的格式。请注意，`get_tmpfile()`方法将返回一个临时文件名，您需要将其替换为您想要保存模型的实际文件名。

一旦您将模型另存为gensim的格式，您就可以使用`Word2Vec.load()`方法加载它：

from gensim.models import Word2Vec

model = Word2Vec.load('model.gensim')

希望这可以解决您的问题。