我最近查看了 convolutional text classification 的一个有趣的实现。 .然而，我查看过的所有 TensorFlow 代码都使用随机(未预训练)嵌入向量，如下所示:

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)

有人知道如何使用 Word2vec 或 GloVe 预训练词嵌入的结果而不是随机的吗？

最佳答案

您可以通过多种方式在 TensorFlow 中使用预训练嵌入。假设您在一个名为 embedding 的 NumPy 数组中嵌入了 vocab_size 行和 embedding_dim 列，并且您想创建一个张量 W 可用于调用 tf.nn.embedding_lookup() .

1. 只需将 W 创建为 tf.constant()以 embedding 作为其值:

   W = tf.constant(embedding, name="W")
   

   这是最简单的方法，但内存效率不高，因为 tf.constant() 的值在内存中存储了多次。由于 embedding 可能非常大，因此您应该只将这种方法用于玩具示例。

2. 创建 W 作为 tf.Variable 并通过 tf.placeholder() 从 NumPy 数组初始化它:

   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})
   

   这避免了在图中存储 embedding 的副本，但它确实需要足够的内存来一次在内存中保存矩阵的两个副本(一个用于 NumPy 数组，一个用于 tf.变量)。请注意，我假设您希望在训练期间保持嵌入矩阵不变，因此 W 是使用 trainable=False 创建的。

3. 如果嵌入是作为另一个 TensorFlow 模型的一部分进行训练的，您可以使用 tf.train.Saver从另一个模型的检查点文件加载值。这意味着嵌入矩阵可以完全绕过 Python。像选项 2 一样创建 W，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")
   

https://stackoverflow.com/questions/35687678/