Question

使用Gensim创建FastText模型后，我想加载它，但是遇到看似与回调有关的错误。

用于创建模型的代码是

TRAIN_EPOCHS = 30
WINDOW = 5
MIN_COUNT = 50
DIMS = 256

vocab_model = gensim.models.FastText(sentences=model_input,
                                     size=DIMS,
                                     window=WINDOW,
                                     iter=TRAIN_EPOCHS,
                                     workers=6,
                                     min_count=MIN_COUNT,
                                     callbacks=[EpochSaver("./ftchkpts/")])

vocab_model.save('ft_256_min_50_model_30eps')

，并将回调EpochSaver定义为

from gensim.models.callbacks import CallbackAny2Vec

class EpochSaver(CallbackAny2Vec):
    '''Callback to save model after each epoch and show training parameters '''

    def __init__(self, savedir):
        self.savedir = savedir
        self.epoch = 0
        os.makedirs(self.savedir, exist_ok=True)

    def on_epoch_end(self, model):
        savepath = os.path.join(self.savedir, f"ft256_{self.epoch}e")
        model.save(savepath)
        print(f"Epoch saved: {self.epoch + 1}")
        if os.path.isfile(os.path.join(self.savedir, f"ft256_{self.epoch-1}e")):
            os.remove(os.path.join(self.savedir,  f"ft256_{self.epoch-1}e"))
            print("Previous model deleted ")
        self.epoch += 1

除了模型的类型外，这与我对Word2Vec的处理相同，而没有问题。但是，当我打开另一个文件并尝试使用加载模型时

from gensim.models import FastText
vocab = FastText.load(r'vocab/ft_256_min_50_model_30eps')

我遇到了错误

AttributeError: Can't get attribute 'EpochSaver' on <module '__main__'>

我该怎么做才能加载词汇表，以便可以为我的keras模型创建嵌入层？如果相关，这就是在JupyterLab中发生的。

Answer 1

使用自定义回调加载模型的额外困难是known, open issue（至少到gensim-3.8.1和2019年10月为止）。

您可以在那里看到有关可能的解决方法和修复程序的讨论-gensim团队正在考虑完全禁用自动保存回调，要求在以后的每个train() / etc调用中重新指定它们需要他们。

通过将相同的回调类（以相同的名称）导入执行load()的代码上下文中，您可以加载用自定义回调保存的现有模型。

您可以通过将模型的callbacks属性空白设置为空的默认值来保存经过训练的模型的无回调版本，例如在save()之前，例如：

model.callbacks = ()
model.save(save_path)

然后，您无需在load()之前进行任何特殊的自定义类导入。（当然，如果您再次需要在重新加载的模型上使用回调功能，则必须在load()之后显式地重新建立它们）。

带有回调的Gensim FastText模型加载失败

1 个答案: