spacy предоставляет векторы немецкого слова spacy model de , поэтому я хочу использовать их с pytorch и torchtext.
word_vectors = torch.FloatTensor(spacy_de.vocab.vectors.data)
emb = nn.Embedding.from_pretrained(word_vectors)
TEXT = data.Field(tokenize=tokenize,lower=True)
TEXT.build_vocab(vocab,vectors=word_vectors)
Однако, когда я пытаюсь построить TEXT.build_vocab I получить следующее сообщение об ошибке:
ValueError: Got input vectors of type <class 'torch.Tensor'>, expected str or Vectors object
Итак, я посмотрел Vector в документации torchtext векторы torchtext и, кажется, мне нужно сначала загрузить их. Есть ли решение, при котором мне не нужно сначала сохранять векторы пространственных слов в файл? И если нет, то как правильно сохранить векторы пространственных слов, чтобы потом я мог их загрузить?