我正在嘗試使用 gensim 加載預(yù)訓練的 Doc2vec 模型，并使用它將段落映射到向量。我指的是https://github.com/jhlau/doc2vec，我下載的預(yù)訓練模型是英文維基百科的DBOW，也在同一個鏈接里。但是，當我在維基百科上加載 Doc2vec 模型并使用以下代碼推斷向量時：import gensim.models as gimport codecsmodel="wiki_sg/word2vec.bin"test_docs="test_docs.txt"output_file="test_vectors.txt"#inference hyper-parametersstart_alpha=0.01infer_epoch=1000#load modeltest_docs = [x.strip().split() for x in codecs.open(test_docs, "r", "utf-8").readlines()]m = g.Doc2Vec.load(model)#infer test vectorsoutput = open(output_file, "w")for d in test_docs:    output.write(" ".join([str(x) for x in m.infer_vector(d, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)]) + "\n")output.flush()output.close()我得到一個錯誤：/Users/zhangji/Desktop/CSE547/Project/NLP/venv/lib/python2.7/site-packages/smart_open/smart_open_lib.py:402: UserWarning: This function is deprecated, use smart_open.open instead. See the migration notes for details: https://github.com/RaRe-Technologies/smart_open/blob/master/README.rst#migrating-to-the-new-open-function  'See the migration notes for details: %s' % _MIGRATION_NOTES_URLTraceback (most recent call last):  File "/Users/zhangji/Desktop/CSE547/Project/NLP/AbstractMapping.py", line 19, in <module>    output.write(" ".join([str(x) for x in m.infer_vector(d, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch)]) + "\n")AttributeError: 'Word2Vec' object has no attribute 'infer_vector'我知道有幾個關(guān)于堆棧溢出的 infer_vector 問題的線程，但它們都沒有解決我的問題。我使用下載了gensim包pip install git+https://github.com/jhlau/gensim另外，我查看了gensim包中的源代碼后，發(fā)現(xiàn)當我使用Doc2vec.load()時，Doc2vec類本身并沒有真正的load()函數(shù)，但由于它是Word2vec的子類，它調(diào)用Word2vec中l(wèi)oad()的super方法，然后使模型成為Word2vec對象。然而，infer_vector() 函數(shù)是 Doc2vec 獨有的，在 Word2vec 中不存在，這就是它導(dǎo)致錯誤的原因。我還嘗試將模型 m 轉(zhuǎn)換為 Doc2vec事實上，我現(xiàn)在想要的 gensim 只是使用在學術(shù)文章上運行良好的預(yù)訓練模型將段落轉(zhuǎn)換為向量。由于某些原因，我不想自己訓練模型。如果有人可以幫助我解決問題，我將不勝感激。btw，我用的是python2.7，目前的gensim版本是0.12.4。