'Doc2Vec' object has no attribute 'iter'

这个错误是因为在新版本的gens中，Doc2Vec类中的iter参数已经被epochs参数所取代。因此，如果你想要指定迭代次数，应该将iter参数改为epochs参数。如果你的模型中没有指定epochs参数，则默认为10。如果你想要指定epochs参数，可以在初始化Doc2Vec类时将其作为参数传递。例如：

model = Doc2Vec(vector_size=100, epochs=20)

这将创建一个向量大小为100，迭代次数为20的Doc2Vec模型。

相关问题

AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'iter'

引用[1]:报错为： File "/home/sunxiangguo/PycharmProjects/personality/cnn.py", line 85, in <module> tokenizer.fit_on_texts(text_list) File "/home/sunxiangguo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/preprocessing/text.py", line 119, in fit_on_texts self.split) File "/home/sunxiangguo/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/preprocessing/text.py", line 38, in text_to_word_sequence text = text.translate(maketrans(filters, split * len(filters))) TypeError: character mapping must return integer, None or unicode 。[1]这个错误是由于在文本预处理过程中，字符映射函数返回了一个不合法的值，导致了类型错误。你可以检查一下你的字符映射函数的实现，确保它返回的是整数、None或者Unicode类型的值。

引用[2]:二、属性错误 1.报错：AttributeError: ‘Word2Vec’ object has no attribute ‘most_similar’ 2. 错误的源码： # 模型训练主程序 logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO) sentences_1 = word2vec.LineSentence('no_stop.txt') model_1 = word2vec.Word2Vec(sentences_1) # model.wv.save_word2vec_format('test_01.model.txt', 'test_01.vocab.txt', binary=False) # 保存模型，后面可直接调用 # model = word2vec.Word2Vec.load("test_01.model") # 调用模型 # 计算某个词的相关词列表 a_1 = model_1.most_similar(u"空间", topn=20) print(a_1) 。[2]这个错误是由于你正在尝试使用Word2Vec对象的'most_similar'属性，但是该属性在你的代码中不存在。你可以检查一下你的Word2Vec对象的属性和方法，确保你使用的是正确的属性和方法。

引用[3]:修正： from keras.preprocessing.text import Tokenizer texts=data.x_train sample_index=0 text_list = texts[sample_index][0] # 这是一个句子列表，里面是unicode tokenizer = Tokenizer(word_num_per_sent) tokenizer.fit_on_texts([s.encode('ascii') for s in text_list]) #tokenizer.fit_on_texts(text_list) 。[3]这个修正是针对使用Tokenizer对象进行文本处理的代码。你可以尝试将文本列表中的每个句子转换为ASCII编码，然后再进行文本处理。这样可以避免出现类型错误。

问题:AttributeError: 'Doc2Vec' object has no attribute 'iter'
回答: 这个错误是由于你正在尝试使用Doc2Vec对象的'iter'属性，但是该属性在你的代码中不存在。你可以检查一下你的Doc2Vec对象的属性和方法，确保你使用的是正确的属性和方法。

'Doc2Vec' object has no attribute 'similarity'

根据提供的引用内容，报错信息显示"'Doc2Vec' object has no attribute 'similarity'"，这意味着在'Doc2Vec'对象上调用了一个名为'similarity'的属性，但该属性不存在。这可能是由于以下原因导致的：

1. 错误的对象类型：可能是因为你使用了错误的对象类型。请确保你正在使用正确的对象类型，即'Doc2Vec'对象。

2. 版本不匹配：可能是因为你使用的是不兼容的版本。请确保你正在使用与代码兼容的版本，并检查文档以了解所使用版本的属性和方法。

为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

1. 检查对象类型：确保你正在使用正确的对象类型。例如，如果你使用的是Gensim库中的Doc2Vec模型，请确保你实例化了一个Doc2Vec对象。

2. 检查版本兼容性：确保你使用的是与代码兼容的版本。你可以查看Gensim库的文档，了解所使用版本的属性和方法。

3. 更新库版本：如果你的库版本过旧，可能会导致属性不存在。尝试更新到最新版本的库，以确保你使用的是最新的功能和修复。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Doc2Vec对象计算两个文档之间的相似度[^1]：

from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument

# 创建一个空的Doc2Vec模型
model = Doc2Vec(vector_size=100, min_count=2, epochs=40)

# 假设你已经训练好了模型，并加载了训练好的权重
model.load("your_model_path")

# 创建两个示例文档
doc1 = TaggedDocument(words=["apple", "banana", "orange"], tags=["doc1"])
doc2 = TaggedDocument(words=["apple", "banana", "pear"], tags=["doc2"])

# 使用模型计算两个文档之间的相似度
similarity = model.docvecs.similarity("doc1", "doc2")
print("Similarity between doc1 and doc2:", similarity)