>>> model.save(fname)>>> model=Word2Vec.load(fname)# you can continue training with the loaded model!
The word vectors are stored in a KeyedVectors instance in model.wv. This separates the read-only word vector lookup operations in KeyedVectors from the training code in Word2Vec.
>>> model.wv['computer']# numpy vector of a wordarray([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32)
model 이 잘 불러와졌는지 확인하려면 model의 내용을 보자.
model.vocab 하며 내용을 볼 수 있다.
most_similar 에서 vocaburary에 단어가 없다고 에러나오면 내용을 확인 후 다시 검색해보면 된다.
플라스크는 작고 강력한 파이썬의 웹 프레임워크 입니다. 플라스크는 배우기 쉽고, 짧은 시간에 웹앱을 만들수 있습니다.
Flask의 세계에 오신것을 환영합니다.
Flask 문서에 오신것을 환영합니다. 이 문서는 다양한 파트로 나누어져 있습니다. 저자는 설치하기 와 빠르게 시작하기 를 먼저 보실것을 추천합니다. 빠르게 시작하기 뿐만아니라, 어떻게 Flask 어플리케이션을 만들 수 있는지 좀 더 상세하게 다루는 튜토리얼 또한 볼 수 있습니다.