使用回调加载 Gensim FastText 模型失败

Question

使用 Gensim 创建 FastText 模型后，我想加载它，但遇到了看似与回调有关的错误。

用于创建模型的代码是

TRAIN_EPOCHS = 30
WINDOW = 5
MIN_COUNT = 50
DIMS = 256

vocab_model = gensim.models.FastText(sentences=model_input,
                                     size=DIMS,
                                     window=WINDOW,
                                     iter=TRAIN_EPOCHS,
                                     workers=6,
                                     min_count=MIN_COUNT,
                                     callbacks=[EpochSaver("./ftchkpts/")])

vocab_model.save('ft_256_min_50_model_30eps')

而回调EpochSaver定义为

from gensim.models.callbacks import CallbackAny2Vec

class EpochSaver(CallbackAny2Vec):
    '''Callback to save model after each epoch and show training parameters '''

    def __init__(self, savedir):
        self.savedir = savedir
        self.epoch = 0
        os.makedirs(self.savedir, exist_ok=True)

    def on_epoch_end(self, model):
        savepath = os.path.join(self.savedir, f"ft256_{self.epoch}e")
        model.save(savepath)
        print(f"Epoch saved: {self.epoch + 1}")
        if os.path.isfile(os.path.join(self.savedir, f"ft256_{self.epoch-1}e")):
            os.remove(os.path.join(self.savedir,  f"ft256_{self.epoch-1}e"))
            print("Previous model deleted ")
        self.epoch += 1

除了模型的类型之外，这与我的 Word2Vec 流程相同，没有问题。但是，当我打开另一个文件并尝试使用

加载模型时

from gensim.models import FastText
vocab = FastText.load(r'vocab/ft_256_min_50_model_30eps')

我收到了错误

AttributeError: Can't get attribute 'EpochSaver' on <module '__main__'>

我可以做些什么来加载词汇表，以便为我的 keras 模型创建嵌入层？如果相关，这发生在 JupyterLab 中。

Answer 1

使用自定义回调加载模型的额外困难是 known, open issue（至少在 gensim-3.8.1 和 2019 年 10 月之前）。

您可以在那里看到关于可能的解决方法和修复的讨论——gensim 团队正在考虑完全禁用回调的自动保存，要求为以后每个需要它们的train()/etc 调用重新指定它们.

您可以通过将相同的回调类（以相同的名称）导入您正在执行load() 的代码上下文来加载使用自定义回调保存的现有模型。

您可以通过在 save() 之前将模型的 callbacks 属性设为空默认值来保存训练模型的无回调版本，例如：

model.callbacks = ()
model.save(save_path)

然后，您不需要在load() 之前对自定义类进行任何特殊导入。 （当然，如果您在重新加载的模型上再次需要回调功能，则必须在 load() 之后显式地重新建立它们）。