摘要：
在使用预训练的embedding层的时候，一定要注意词表的index，在word2vec中，model.wv.index2word这个是一个list,index就是词的index，这个是固定的，即便是换到linux平台，这个index也是不变的，所以使用这个。w2v_for_s2s=Word2Vec.load('model/word2vec_6_3_word.bin')word2idx={"UNK
在使用预训练的embedding层的时候，一定要注意词表的index，在word2vec中，
model.wv.index2word 这个是一个list, index就是词的index，这个是固定的，即便是换到linux平台，这个index也是不变的，所以使用这个。
w2v_for_s2s = Word2Vec.load('model/word2vec_6_3_word.bin')
word2idx = {"UNK": 0}
# vocab_list = [(k, w2v_for_s2s.wv[k]) for k, v in w2v_for_s2s.wv.vocab.items()]
index2word = w2v_for_s2s.wv.index2word
embeddings_matrix = np.zeros((len(index2word) + 1, w2v_for_s2s.vector_size))
print(index2word[:50])
for i in range(len(index2word)):
word = index2word[i]
word2idx[word] = i + 1
embeddings_matrix[i + 1] = w2v_for_s2s.wv[word]