gensim

Question

स्थापित करते समय चंकिज चेतावनी मैंने पायथन में जीन्सिम (पीआईपी के माध्यम से) स्थापित किया है।

C: के बाद स्थापना से अधिक मैं निम्नलिखित चेतावनी मिलती है \ Python27 \ lib \ साइट-संकुल \ gensim \ utils.py: 855: UserWarning: पता लगाया विंडोज; warnings.warn chunkize_serial को अलियासिंग chunkize ("विंडोज का पता चला; chunkize_serial को chunkize अलियासिंग")

मैं यह कैसे ठीक कर सकते हैं?

मैं इस चेतावनी के कारण gensim.models से word2vec आयात करने में असमर्थ हूं।

मेरे पास निम्न कॉन्फ़िगरेशन हैं: पायथन 2.7, जेन्सिम-0.13.4.1, numpy-1.11.3, scipy-0.18.1, पैटर्न-2.6।

Answer 1

का कोड आप gensim आयात करने से पहले इस कोड साथ संदेश को दबाने कर सकते हैं:

import warnings 
warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim') 

import gensim 

Answer 2

मुझे लगता है कि कोई बड़ी समस्या नहीं है। gensim बस आपको यह बताने के लिए कि वे अलग-अलग कार्यों के लिए chunkize उपनाम करेंगे क्योंकि आप विशिष्ट ओएस का उपयोग करते हैं।

जांच gensim.utils

if os.name == 'nt': 
    logger.info("detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial") 

    def chunkize(corpus, chunksize, maxsize=0, as_numpy=False): 
     for chunk in chunkize_serial(corpus, chunksize, as_numpy=as_numpy): 
      yield chunk 
else: 
    def chunkize(corpus, chunksize, maxsize=0, as_numpy=False): 
    """ 
    Split a stream of values into smaller chunks. 
    Each chunk is of length `chunksize`, except the last one which may be smaller. 
    A once-only input stream (`corpus` from a generator) is ok, chunking is done 
    efficiently via itertools. 

    If `maxsize > 1`, don't wait idly in between successive chunk `yields`, but 
    rather keep filling a short queue (of size at most `maxsize`) with forthcoming 
    chunks in advance. This is realized by starting a separate process, and is 
    meant to reduce I/O delays, which can be significant when `corpus` comes 
    from a slow medium (like harddisk). 

    If `maxsize==0`, don't fool around with parallelism and simply yield the chunksize 
    via `chunkize_serial()` (no I/O optimizations). 

    >>> for chunk in chunkize(range(10), 4): print(chunk) 
    [0, 1, 2, 3] 
    [4, 5, 6, 7] 
    [8, 9] 

    """ 
    assert chunksize > 0 

    if maxsize > 0: 
     q = multiprocessing.Queue(maxsize=maxsize) 
     worker = InputQueue(q, corpus, chunksize, maxsize=maxsize, as_numpy=as_numpy) 
     worker.daemon = True 
     worker.start() 
     while True: 
      chunk = [q.get(block=True)] 
      if chunk[0] is None: 
       break 
      yield chunk.pop() 
    else: 
     for chunk in chunkize_serial(corpus, chunksize, as_numpy=as_numpy): 
      yield chunk