word2vec的词嵌入大小用shape吗

对于Word2Vec模型，词嵌入的大小通常用维度（dimension）来表示，而不是使用`shape`属性。Word2Vec模型生成的词嵌入矩阵的形状（shape）是由词汇表中的词汇数量和词嵌入的维度决定的。

例如，如果您使用Word2Vec生成一个300维的词嵌入向量，并且词汇表中有10000个词汇，那么生成的词嵌入矩阵的形状就是`(10000, 300)`，表示有10000行（每个词汇一个向量）和300列（每个向量的维度）。

因此，在Word2Vec中，通常使用`(词汇量, 维度)`的形式来表示词嵌入矩阵的大小，而不是使用`shape`属性。请注意，这只是一种常见的表示方法，并不是固定的规定，具体实现可能会有所不同。

相关问题

word2vec的词嵌入大小用代码怎么表示出来

在代码中，可以使用Word2Vec模型的`wv`属性来获取词嵌入矩阵，并使用`.shape`属性来获取其大小。以下是使用gensim库中的Word2Vec模型来表示词嵌入大小的代码示例：

from gensim.models import Word2Vec

# 加载Word2Vec模型
model = Word2Vec.load("your_model_path")

# 获取词嵌入矩阵的大小
embedding_size = model.wv.vectors.shape
print("词嵌入大小：", embedding_size)

在这个示例中，`model.wv.vectors`返回词嵌入矩阵，然后使用`.shape`获取其大小。最后，将结果打印出来。

请注意，上述代码仅适用于使用gensim库训练或加载的Word2Vec模型。如果您使用其他库或自定义的实现，请根据相应的文档查找获取词嵌入大小的方法。

input_data = layers.Input(shape=(200, ), name = 'input_layer') word_2_vec = layers.Embedding(max_words, embeddings_dim, input_length=maxlen)(input_data) lstm_output = layers.Bidirectional(LSTM(200, input_shape=(200, 100), return_sequences=True), merge_mode='ave')(word_2_vec) feature_1 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=3)(lstm_output) feature_1 = layers.MaxPool1D(pool_size=98)(feature_1) feature_2 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=4)(lstm_output) feature_2 = layers.MaxPool1D(pool_size=97)(feature_2) feature_3 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=5)(lstm_output) feature_3 = layers.MaxPool1D(pool_size=96)(feature_3) x = layers.concatenate([feature_1, feature_2, feature_3], axis=2) x = Self_Attention(300)(x) x = layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(300, ))(x) x = layers.Dense(16, activation='relu')(x) priority_pred = layers.Dense(1, name="priority", activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs = [input_data], outputs = [priority_pred]) #将预训练的词嵌入加入到Embedding层中# model.layers[1].set_weights([embeddings_matrix]) model.layers[1].trainable = False #训练与评估# model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc', keras.metrics.Recall(), km.f1_score()]) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=64, validation_data=(x_val, y_val)) 哪里出错了

在你提供的代码中，没有明显的错误。但是，有几个可能导致问题的地方需要注意：

1. 输入形状：你的输入层指定了形状为 (200,) 的输入数据，这意味着每个输入样本应该是一个长度为 200 的一维向量。确保你的输入数据与这个形状相匹配。

2. 目标值形状：你的模型输出层是一个具有 1 个单元的密集层，使用 softmax 激活函数。这意味着你的目标值应该是一个形状为 (None, 1) 的二维张量，其中每个元素表示一个二分类任务的标签。请确保你的目标值与这个形状相匹配。

3. 损失函数：你的模型使用了二元交叉熵作为损失函数。如果你的目标值是一个整数数组而不是二进制编码的标签，可能需要使用`sparse_categorical_crossentropy`作为损失函数。

请仔细检查你的输入数据、目标值以及损失函数，并确保它们与模型的期望形状相匹配。如果问题仍然存在，请提供更多错误信息或调试信息以便更具体地定位问题。