gensim-Word2vec继续对现有模型进行训练-AttributeError：'Word2Vec'对象没有属性'compute_loss'

Question

我正在尝试继续在现有模型上进行训练，

model = gensim.models.Word2Vec.load('model/corpus.zhwiki.word.model')
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)

但最后一行出现错误：

AttributeError：'Word2Vec'对象没有属性'compute_loss'

一些帖子说，这是由于使用了较早版本的gensim引起的，我尝试在加载现有模型之后且在train（）之前添加它。

model.compute_loss = False

之后，它没有给我AttributeError，但是model.train（）的输出为0，并且模型没有使用新的句子进行训练。

如何解决这个问题呢？

Answer 1

这是我如何继续训练我的模型

# training_data: initial training data. contain list of tokenized sentences
model = Word2Vec(training_data, size=50, window=5, min_count=10, workers=4)

# datasmall: more sentences
# total_examples: number of additional sentence
# epochs: provide your current epochs. model.epochs is ok 
model.train(datasmall, total_examples=len(datasmall), epochs=model.epochs)

Answer 2

total_examples( 和epochs) 参数应train()与您当前在more_sentences\xe2\x80\x93 中提供的内容相匹配，而不是先前训练的剩余值。

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例如，假设您的代码仅显示一个附加句子，您可以指定total_examples=1.

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如果这不是问题的根源，请仔细检查是否more_sentences是您在通话时所期望的情况train()。

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