极客观点
项目管理
HarmonyOS
spacy.load('en_core_web_sm') 和 spacy.load('en') 之间有什么区别？ 此链接 解释了不同的模型尺寸。但我仍然不清楚 spacy.load('en_core_web_sm') 和 spacy.load('en') 不同
spacy.load('en') 对我来说运行良好。但是 spacy.load('en_core_web_sm') 抛出错误
我已经安装了 spacy 如下。当我转到 jupyter notebook 并运行命令 nlp = spacy.load('en_core_web_sm') 我得到以下错误
---------------------------------------------------------------------------
OSError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-b472bef03043> in <module>()
1 # Import spaCy and load the language library
2 import spacy
----> 3 nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
4
5 # Create a Doc object
C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\spacy__init__.py in load(name, **overrides)
13 if depr_path not in (True, False, None):
14 deprecation_warning(Warnings.W001.format(path=depr_path))
---> 15 return util.load_model(name, **overrides)
16
17
C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\spacy\util.py in load_model(name, **overrides)
117 elif hasattr(name, 'exists'): # Path or Path-like to model data
118 return load_model_from_path(name, **overrides)
--> 119 raise IOError(Errors.E050.format(name=name))
120
121
OSError: [E050] Can't find model 'en_core_web_sm'. It doesn't seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data directory.
我如何安装 Spacy —
(C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder) C:\Users\nikhizzz>conda install -c conda-forge spacy
Fetching package metadata .............
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder:
The following NEW packages will be INSTALLED:
blas: 1.0-mkl
cymem: 1.31.2-py35h6538335_0 conda-forge
dill: 0.2.8.2-py35_0 conda-forge
msgpack-numpy: 0.4.4.2-py_0 conda-forge
murmurhash: 0.28.0-py35h6538335_1000 conda-forge
plac: 0.9.6-py_1 conda-forge
preshed: 1.0.0-py35h6538335_0 conda-forge
pyreadline: 2.1-py35_1000 conda-forge
regex: 2017.11.09-py35_0 conda-forge
spacy: 2.0.12-py35h830ac7b_0 conda-forge
termcolor: 1.1.0-py_2 conda-forge
thinc: 6.10.3-py35h830ac7b_2 conda-forge
tqdm: 4.29.1-py_0 conda-forge
ujson: 1.35-py35hfa6e2cd_1001 conda-forge
The following packages will be UPDATED:
msgpack-python: 0.4.8-py35_0 --> 0.5.6-py35he980bc4_3 conda-forge
The following packages will be DOWNGRADED:
freetype: 2.7-vc14_2 conda-forge --> 2.5.5-vc14_2
Proceed ([y]/n)? y
blas-1.0-mkl.t 100% |###############################| Time: 0:00:00 0.00 B/s
cymem-1.31.2-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 1.65 MB/s
msgpack-python 100% |###############################| Time: 0:00:00 5.37 MB/s
murmurhash-0.2 100% |###############################| Time: 0:00:00 1.49 MB/s
plac-0.9.6-py_ 100% |###############################| Time: 0:00:00 0.00 B/s
pyreadline-2.1 100% |###############################| Time: 0:00:00 4.62 MB/s
regex-2017.11. 100% |###############################| Time: 0:00:00 3.31 MB/s
termcolor-1.1. 100% |###############################| Time: 0:00:00 187.81 kB/s
tqdm-4.29.1-py 100% |###############################| Time: 0:00:00 2.51 MB/s
ujson-1.35-py3 100% |###############################| Time: 0:00:00 1.66 MB/s
dill-0.2.8.2-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 4.34 MB/s
msgpack-numpy- 100% |###############################| Time: 0:00:00 0.00 B/s
preshed-1.0.0- 100% |###############################| Time: 0:00:00 0.00 B/s
thinc-6.10.3-p 100% |###############################| Time: 0:00:00 5.49 MB/s
spacy-2.0.12-p 100% |###############################| Time: 0:00:10 7.42 MB/s
(C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder) C:\Users\nikhizzz>python -V
Python 3.5.3 :: Anaconda custom (64-bit)
(C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder) C:\Users\nikhizzz>python -m spacy download en
Collecting en_core_web_sm==2.0.0 from https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.0.0/en_core_web_sm-2.0.0.tar.gz#egg=en_core_web_sm==2.0.0
Downloading https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.0.0/en_core_web_sm-2.0.0.tar.gz (37.4MB)
100% |################################| 37.4MB ...
Installing collected packages: en-core-web-sm
Running setup.py install for en-core-web-sm ... done
Successfully installed en-core-web-sm-2.0.0
Linking successful
C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\en_core_web_sm
-->
C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder\lib\site-packages\spacy\data\en
You can now load the model via spacy.load('en')
(C:\Users\nikhizzz\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflowspyder) C:\Users\nikhizzz>
原文由 user2543622 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
python
你误解的答案是一个 Unix 概念，我们可以说在 Windows 中的 软链接 类似于快捷方式。让我们解释一下。
当您
spacy download en时，spaCy 会尝试找到与您的 spaCy 分布匹配的最佳 小型 模型。我正在谈论的小模型默认为en_core_web_sm可以在对应于不同spaCy版本的不同变体中找到（例如spacy，spacy-nightlyen_core_web_sm不同大小）。当 spaCy 找到最适合您的模型时，它会下载它，然后将名称
en链接 到它下载的包，例如en_core_web_sm。这基本上意味着无论何时你提到en你都会提到en_core_web_sm。换句话说，en链接后不是“真正的”包，只是en_core_web_sm的名称。但是，反之则不然。您不能直接参考
en_core_web_sm因为您的系统不知道您已经安装了它。当您spacy download en时，您基本上进行了 pip 安装。因此 pip 知道您为 python 发行版安装了一个名为en的包，但对包en_core_web_sm。这个包只是替换包en当你导入它时，这意味着包en只是一个软链接en_core_web_sm当然，您可以直接下载
en_core_web_sm，使用命令：python -m spacy download en_core_web_sm，或者您甚至可以将名称en链接到其他a65-模型。例如，您可以执行python -m spacy download en_core_web_lg然后执行python -m spacy link en_core_web_lg en。这将使enen_core_web_lg名称，它是英语的大型 spaCy 模型。希望现在清楚了:)