'KeyedVectors' object has no attribute 'get_vector'
时间: 2023-10-22 10:05:43 浏览: 39
这个错误通常是因为你正在使用 gensim 库的 KeyedVectors 类时,调用了不存在的方法 get_vector()。在新版本的 gensim 库中,get_vector() 方法已经被弃用了。相反,你可以使用以下方法来获取词向量:
1. 使用索引操作符[],例如:model.wv['word']。
2. 使用 get_vector_norm() 方法,例如:model.wv.get_vector_norm('word')。
如果你需要获取多个词的词向量,可以使用以下方法:
1. 使用相加操作符+,例如:model.wv['word1'] + model.wv['word2']。
2. 使用 most_similar() 方法来获取与指定词最相似的词向量,例如:model.wv.most_similar('word')。
相关问题
'Glove' object has no attribute 'vector_size'
I apologize for the confusion. It seems there was a misunderstanding in my previous response. The `vector_size` attribute is specific to Word2Vec models and not available directly in GloVe models.
In GloVe, the size of the word embeddings is determined by the dimensions of the embedding matrix. The shape of the embedding matrix represents the number of words in the vocabulary and the dimensionality of the embeddings.
To get the size of GloVe word embeddings, you can use the following code:
```python
import numpy as np
# Load GloVe word embeddings
glove_embeddings = np.load("your_glove_embeddings.npy")
# Get the embedding size
embedding_size = glove_embeddings.shape[1]
print("Embedding size:", embedding_size)
```
In this code, we assume that the GloVe word embeddings are saved in the "your_glove_embeddings.npy" file. We load the embeddings using `np.load` and then access the shape attribute to retrieve the size. The "shape[1]" represents the dimensionality of the embeddings.
Please make sure you have the `numpy` library installed and replace "your_glove_embeddings.npy" with the path to your GloVe embeddings file.
areas = mesh.get_triangle_areas() AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.TriangleMesh' object has no attribute 'get_triangle_areas'
这个错误提示是因为Open3D的版本更新,`get_triangle_areas()`函数已经被移除了。如果你想计算TriangleMesh对象的表面积,可以使用其`compute_triangle_normals()`函数来计算三角形法向量,然后计算每个三角形面积并将它们相加。
以下是一个示例代码片段,展示了如何计算TriangleMesh对象的表面积:
```
import open3d as o3d
import numpy as np
# 创建TriangleMesh对象
vertices = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) # 4 个顶点
triangles = np.array([[0, 1, 2], [1, 2, 3]]) # 2 个三角形
mesh = o3d.geometry.TriangleMesh(o3d.utility.Vector3dVector(vertices), o3d.utility.Vector3iVector(triangles))
# 计算三角形法向量
mesh.compute_triangle_normals()
# 计算每个三角形面积并将它们相加
normals = np.asarray(mesh.triangle_normals)
triangles = np.asarray(mesh.triangles)
areas = 0.5 * np.linalg.norm(np.cross(vertices[triangles[:, 0]] - vertices[triangles[:, 1]], vertices[triangles[:, 0]] - vertices[triangles[:, 2]]), axis=1)
surface_area = np.sum(areas)
# 输出表面积
print(surface_area)
```
在上面的代码中,我们首先使用给定的顶点和三角形创建了一个TriangleMesh对象。然后,我们调用了`compute_triangle_normals()`函数来计算每个三角形的法向量。最后,我们使用三角形的顶点坐标、法向量以及叉积公式计算每个三角形的面积,并将它们相加得到表面积。