python glove训练模型_在TensorFlow中使用预先训练的单词嵌入（word2vec或Glove）

我也面临嵌入问题，所以我用数据集编写了详细的教程。在这里我想添加我尝试的内容你也可以尝试这种方法，import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()input_x=tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None])#you have to edit shape according to your embedding sizeWord_embedding = tf.get_variable(name="W", shape=[400000,100], initializer=tf.constant_initializer(np.array(word_embedding)), trainable=False)embedding_loopup= tf.nn.embedding_lookup(Word_embedding,input_x)with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

for ii in final_:

print(sess.run(embedding_loopup,feed_dict={input_x:[ii]}))

这里有详细的Tutorial Ipython示例，如果你想从头开始理解，请看一下。