Question

根据 gensim.models.Word2Vec API reference，“compute_loss”是有效的关键字。但是，我收到的错误是unexpected keyword。

更新：

GitHub上的Word2Vec类does have是'compute_loss'关键字，但我的本地库没有。我看到gensim文档和库彼此偏离。我发现conda repository中的win-64/gensim-2.2.0-np113py35_0.tar.bz2 - 文件不是最新的。

然而，在使用conda卸载gensim之后，pip install gensim没有改变任何内容，因为它仍然不起作用。

显然，GitHub上的源代码和分布式库是不同的，但教程似乎假设代码与GitHub一样。

/ END OF UPDATE

我关注并下载了tutorial notebook on Word2Vec。

在输入[25]中，“训练损失计算”标题之后的第一个单元格，我在Word2Vec类'初始值设定项中出错。

输入：

# instantiating and training the Word2Vec model
model_with_loss = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=1, 
compute_loss=True, hs=0, sg=1, seed=42)

# getting the training loss value
training_loss = model_with_loss.get_latest_training_loss()
print(training_loss)

输出：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-c2933abf4b08> in <module>()
      1 # instantiating and training the Word2Vec model
----> 2 model_with_loss = gensim.models.Word2Vec(sentences, min_count=1, compute_loss=True, hs=0, sg=1, seed=42)
      3 
      4 # getting the training loss value
      5 training_loss = model_with_loss.get_latest_training_loss()

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'compute_loss'

我通过conda安装了gensim 2.2.0，并从gensim存储库中获得了一个新的克隆（使用教程笔记本）。我在Windows 10上使用64位Python 3.5.3。（Anaconda）

我试图寻找同样遭遇的人，但我没有成功。

你知道这个的原因，以及如何解决这个问题？显然，GitHub上的源代码和分布式库是不同的，但教程似乎假设代码与GitHub一样。

我之前也posted the question在官方邮件列表中。

Answer 1

更新： compute_loss已于7月25日在2.3.0版本中添加。的 / UPDATE

问题中引用的笔记本位于开发分支上。主分支的notebook与最新分发一致。

{6}在this commit中添加了compute_loss参数。last upload到PYPI是6月21日，仅仅两天之后。（截至今日）。 compute_loss未包含在分发中。（v2.2.0中的最后一次提交是this。）

我认为解决方案是等待下一版本的gensim，同时从存储库下载代码。

然而，至少在Windows上，这可能会给gensim FAST版本带来挑战。请参阅Using Gensim shows "Slow version of gensim.models.doc2vec being used"。

如何从GitHub安装gensim在install documentation。
中有解释

为什么gensim的Word2Vec不能识别'compute_loss'关键字？

1 个答案: