代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 影子的约定/ChatBotCourse 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
# coding:utf-8
import sys
import struct
import math
import numpy as np
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
max_w = 50
float_size = 4
def load_vectors(input):
print "begin load vectors"
input_file = open(input, "rb")
# 获取词表数目及向量维度
words_and_size = input_file.readline()
words_and_size = words_and_size.strip()
words = long(words_and_size.split(' ')[0])
size = long(words_and_size.split(' ')[1])
print "words =", words
print "size =", size
word_vector = {}
for b in range(0, words):
a = 0
word = ''
# 读取一个词
while True:
c = input_file.read(1)
word = word + c
if False == c or c == ' ':
break
if a < max_w and c != '\n':
a = a + 1
word = word.strip()
# 读取词向量
vector = np.empty([200])
for index in range(0, size):
m = input_file.read(float_size)
(weight,) = struct.unpack('f', m)
vector[index] = weight
# 将词及其对应的向量存到dict中
word_vector[word.decode('utf-8')] = vector
input_file.close()
print "load vectors finish"
return word_vector
if __name__ == '__main__':
if 2 != len(sys.argv):
print "Usage: ", sys.argv[0], "vectors.bin"
sys.exit(-1)
d = load_vectors(sys.argv[1])
print d[u'真的']
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