在TensorFlow中使用预训练的单词嵌入（word2vec或Glove）

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我最近审查了卷积文本分类的一个有趣的实现。但是我审查过的所有TensorFlow代码都使用如下所示的随机（未经预训练）嵌入向量：

with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"):
    W = tf.Variable(
        tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0),
        name="W")
    self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x)
    self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1)

有谁知道如何使用Word2vec或GloVe预训练词嵌入的结果，而不是随机的结果？

回答：

您可以通过多种方式在TensorFlow中使用预训练的嵌入。假设您将NemPy数组嵌入到embedding具有vocab_size行和embedding_dim列的NumPy数组中，并且想要创建一个W可用于调用的张量tf.nn.embedding_lookup()。

  1. 只需创建W一个tf.constant()是需要embedding为它的价值：
    W = tf.constant(embedding, name="W")

这是最简单的方法，但是由于a的值tf.constant()多次存储在内存中，因此内存使用效率不高。由于embedding可能很大，因此只应将这种方法用于玩具示例。

  1. 创建W为a，tf.Variable并通过NumPy数组对其进行初始化tf.placeholder()：

    W = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[vocab_size, embedding_dim]),
                trainable=False, name="W")

    embedding_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [vocab_size, embedding_dim])

    embedding_init = W.assign(embedding_placeholder)

    …

    sess = tf.Session()

    sess.run(embedding_init, feed_dict={embedding_placeholder: embedding})

这样可以避免embedding在图表中存储的副本，但确实需要足够的内存才能一次在内存中保留矩阵的两个副本（一个用于NumPy数组，一个用于tf.Variable）。请注意，我假设您想在训练期间保持嵌入矩阵不变，因此W是使用创建的trainable=False。

  1. 如果将嵌入训练为另一个TensorFlow模型的一部分，则可以使用tf.train.Saver从另一个模型的检查点文件中加载值。这意味着嵌入矩阵可以完全绕过Python。W按照选项2创建，然后执行以下操作：

    W = tf.Variable(...)

    embedding_saver = tf.train.Saver({“name_of_variable_in_other_model”: W})

    …

    sess = tf.Session()

    embedding_saver.restore(sess, “checkpoint_filename.ckpt”)

以上是 在TensorFlow中使用预训练的单词嵌入（word2vec或Glove） 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/399096.html

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