Gensim 中 word2vec 模型的恢復訓練：載入存儲模型並繼續訓練

Gensim 中 word2vec 模型的恢復訓練

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恢復訓練

載入模型，並繼續訓練：

model = gensim.models.Word2Vec.load('./w2v.m')
more_sentences = [
    ['Advanced', 'users', 'can', 'load', 'a', 'model',
     'and', 'continue', 'training', 'it', 'with', 'more', 'sentences']
]
model.build_vocab(more_sentences, update=True)
model.train(more_sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

model.train 方法參數如下：

train(sentences=None, corpus_file=None, total_examples=None, total_words=None, epochs=None, start_alpha=None, end_alpha=None, word_count=0, queue_factor=2, report_delay=1.0, compute_loss=False, callbacks=())

其中 total_examples 或者 total_words 必須設置，如果語料 sentences 和提供給 build_vocab 中的相同，那麼可以簡單地寫成 total_examples=self.corpus_count，另外 epochs 參數必須提供，如果我們只需要執行 train() 一次（推薦這麼做），可以設置爲 epochs=self.iter

注意：如果是 C 編寫的模型，那重新載入後，無法繼續訓練！！！