“Apprentissage en profondeur avec Python” Réponses codées

python deepcopy

>>> import copy
>>> nums = [1, 2, 3]
>>> data = {'a': 10, 'b': nums}
>>> data
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_copy = copy.copy(data)
>>> data_deep = copy.deepcopy(data)
>>> data_copy
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_deep
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}
>>> data_copy['a'] += 2
>>> nums[1:1] = [254]
>>> data
{'a': 10, 'b': [1, 254, 2, 3]}
>>> data_copy
{'a': 12, 'b': [1, 254, 2, 3]}
>>> data_deep
{'a': 10, 'b': [1, 2, 3]}

Attractive Albatross

Apprentissage en profondeur avec Python

import gensim

text = df.colomn.apply(gensim.utils.simple_preprocess)

model = gensim.models.Word2Vec(
    window=10,
    min_count=2,
    workers=4,
)

model.build_vocab(text, progress_per=1000)

model.train(text, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

model.save("./word2vec2.model")

model.wv.most_similar("test")

Ruben Visser

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Les liaisons Python 2 pour RPM sont nécessaires pour ce module. Si vous avez besoin de support Python 3 Utilisez plutôt le module `DNF` ANSIBLE. Le module Python 2 YUM est nécessaire pour ce module. Si vous avez besoin de support Python 3, utilisez plutôt le module `DNF` ANSIBLE.

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