小编Azi*_*ias的帖子

我试图通过嵌入在计算机上重新执行GitHub项目以进行推荐，目的是在完成集成后首先嵌入存在于movieLens数据集中的用户和项目，然后使用内部产品来预测评分在所有组件中，我在训练中都出错了。

码：

from lightfm.datasets import fetch_movielens
movielens = fetch_movielens()
ratings_train, ratings_test = movielens['train'], movielens['test']
def _binarize(dataset):

    dataset = dataset.copy()

    dataset.data = (dataset.data >= 0.0).astype(np.float32)
    dataset = dataset.tocsr()
    dataset.eliminate_zeros()

    return dataset.tocoo()
train, test = _binarize(movielens['train']), _binarize(movielens['test'])
class ScaledEmbedding(nn.Embedding):
    """ Change the scale from normal to [0,1/embedding_dim] """
    def reset_parameters(self):
        self.weight.data.normal_(0, 1.0 / self.embedding_dim)
        if self.padding_idx is not None:
            self.weight.data[self.padding_idx].fill_(0)


class ZeroEmbedding(nn.Embedding):

    def reset_parameters(self):
        self.weight.data.zero_()
        if self.padding_idx is not None:
            self.weight.data[self.padding_idx].fill_(0)
class BilinearNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim, sparse=False):
        super().__init__()

        self.embedding_dim = …

我正在使用基于gensim word2vec模型的库node2vec来对嵌入空间中的节点进行编码，但是当我要适合word2vec对象时，会收到以下警告：

C：\ Users \ lenovo \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ gensim \ models \ base_any2vec.py：743：UserWarning：未加载C扩展名，培训会很慢。安装C编译器并重新安装gensim，以进行快速培训。

有人可以帮我解决这个问题吗？