PROSAGA码农传奇-深度学习-如何清除DeepLearning4j Word2Vec中的词汇缓存，以便每次都重新训练

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    如果你想重新训练（这叫做
    
      训练
    
    ），我明白你只想完全忽略以前学过的模型（词汇，单词矢量......）。为此，您应该创建另一个Word2Vec对象并使其适合新数据。您应该使用其他实例
    
      SentenceIterator
    
     和
    
      标记生成器
    
     课程如此。您的问题可能是您更改输入培训文件的方式。
  
  
    如果你只是改变它应该没问题
    
      SentenceIterator
    
    ，即：
  
   <pre>
 <code>
 SentenceIterator iter = new CollectionSentenceIterator(DataFetcher.getFirstDataset());
Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
 .iterate(iter)
 ....
 .build();

vec.fit();

vec.wordsNearest("clear", 10); // you will see results from first dataset

SentenceIterator iter2 = new CollectionSentenceIterator(DataFetcher.getSecondDataset());
vec =  new Word2Vec.Builder()
    .iterate(iter2)
    ....
    .build();

vec.fit();

vec.wordsNearest("clear", 10); // you will see results from second dataset, without any first dataset implication

</code>
 </pre>
  
    如果您运行代码两次，并且您在执行之间更改了输入数据（让我们说A然后是B），则不应该有相同的结果。如果是这样，那意味着你的模型用输入数据A和B学到了同样的东西。
  
  
    如果你想更新培训（这称为
    
      推理
    
    ），我的意思是使用以前学过的模型和新数据来更新这个模型，然后你应该使用
    <a href =“https://github.com/deeplearning4j/dl4j-examples/blob/master/dl4j-examples/src/main/java/org/deeplearningarning4j/examples/nlp/word2vec/Word2VecUptrainingExample.java”rel =“ nofollow noreferrer“>
      这个例子
    </A>
     来自dl4j的例子。
  
</DIV>