JiyunZou

在word2vec实验中如何在fluid版本得到并保存训练之后词的embedding。

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实验环境：aistudio平台，paddlepaddle1.0，python3.5 在v2版本中给出了这项工作的实现方法。 可以通过parameters函数实现。 # save word dict and embedding table embeddings = parameters.get("_proj").reshape(len(word_dict), embsize) save_dict_and_embedding(word_dict, embeddings) 请问在fluid版本中我该如何获取训练后每个词的向量呢？希望可以给出一个具体实例。感谢！