小编mel*_*wgs的帖子

我正在训练一个 keras 模型，该模型将项目嵌入作为对并输出二进制分类（接近 word2vec）。我需要在每个 epoch 之后找到推荐系统模型的 mAP，以便能够进行比较。除了每次使用新嵌入从头开始计算之外，我真的找不到其他方法。如果有人有办法，我将不胜感激。

我对 Gensim 很陌生，我正在尝试使用 word2vec 模型训练我的第一个模型。我看到所有参数都非常简单易懂，但是我不知道如何跟踪模型的损失以查看进度。此外，我希望能够在每个 epoch 之后获得嵌入，以便我还可以证明预测在每个 epoch 之后也变得更加合乎逻辑。我怎样才能做到这一点？

或者，每次训练iter=1并在每个 epoch 之后保存损失和嵌入是否更好？听起来效率不高。

代码不多，但仍将其发布在下面：

model = Word2Vec(sentences = trainset, 
             iter = 5, # epoch
             min_count = 10, 
             size = 150, 
             workers = 4, 
             sg = 1, 
             hs = 1, 
             negative = 0, 
             window = 9999)