用conda更新python版本後出現Gensim錯誤

Question

我最近更新了從python = 3.4到python 3.6的conda環境。該環境是爲使用gensim的項目製作的，在3.4上完美運行。本次更新後，使用該庫生成多個錯誤，如：

TypeError: object of type 'itertools.chain' has no len() 

或

AssertionError: decomposition not initialized yet 

難道你們知道爲什麼會這樣，而gensim明確地說，蟒蛇3.5和3.6的支持？

所使用的代碼：

# Create Texts 
texts = src.data.raw.extract_clean_merge_titles_abstracts(papers) 
src.data.raw.train_phraser(texts) 
texts = src.data.raw.tokenize_stream(texts) 

print("Size of corpus: ", len(texts)) # ERROR 1 HERE 

# Create Dictionary 
dictionary = gensim.corpora.dictionary.Dictionary(texts, prune_at=None) 
dictionary.filter_extremes(no_below=3 ,no_above=0.1, keep_n=None) 
dictionary.compactify() 
print(dictionary) 
dictionary.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_DICTIONARY) 

# Create corpus 
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] 
#gensim.corpora.MmCorpus.serialize(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS, corpus) 
corpus_index = gensim.similarities.docsim.Similarity(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_INDEX, corpus, num_features=len(dictionary)) 
corpus_index.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_INDEX) 

# tf-idf 
tfidf = gensim.models.TfidfModel(corpus) 
corpus_tfidf = tfidf[corpus] #gensim.corpora.MmCorpus.serialize(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_TFIDF, corpus_tfidf) 
tfidf.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_TFIDF) 
corpus_tfidf_index = gensim.similarities.docsim.Similarity(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_TFIDF_INDEX, corpus_tfidf, num_features=len(dictionary)) 
corpus_tfidf_index.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_TFIDF_INDEX) 

# lsa 
lsa_num_topics = 100 
lsa = gensim.models.LsiModel(corpus_tfidf, id2word=dictionary, num_topics=lsa_num_topics) 
corpus_lsa = lsa[corpus_tfidf] # ERROR 2 HERE 
#gensim.corpora.MmCorpus.serialize(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_LSA, corpus_lsa) 
lsa.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_LSA) 
corpus_lsa_index = gensim.similarities.docsim.Similarity(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_LSA_INDEX, corpus_lsa, num_features=lsa_num_topics) 
corpus_lsa_index.save(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_TEMP_CORPUS_LSA_INDEX) 

下面是安裝的軟件包列表：

bkcharts     0.2      py36_0 
bokeh      0.12.6     py36_0 
boto      2.47.0     py36_0 
bz2file     0.98      py36_0 
cycler     0.10.0     py36_0 
dbus      1.8.20      1 ostrokach 
decorator     4.0.11     py36_0 
expat      2.1.0       0 ostrokach 
fontconfig    2.12.1      3 
freetype     2.5.5       2 
gensim     2.2.0    np113py36_0 
gettext     0.19.5      2 ostrokach 
glib      2.48.2      0 ostrokach 
gst-plugins-base   1.8.0       0 
gstreamer     1.8.0       0 
icu      54.1       0 ostrokach 
jinja2     2.9.6     py36_0 
jpeg      9b       0 
libffi     3.2.1       8 ostrokach 
libgcc     5.2.0       0 
libgfortran    3.0.0       1 
libiconv     1.14       0 
libpng     1.6.27      0 
libsigcpp     2.4.1       3 ostrokach 
libxcb     1.12       1 
libxml2     2.9.4       0 
markupsafe    0.23      py36_2 
matplotlib    2.0.2    np113py36_0 
mkl      2017.0.3      0 
networkx     1.11      py36_0 
nltk      3.2.4     py36_0 
numpy      1.13.1     py36_0 
openssl     1.0.2l      0 
pcre      8.39       1 
pip      9.0.1     py36_1 
pymysql     0.7.9     py36_0 
pyparsing     2.1.4     py36_0 
pyqt      5.6.0     py36_2 
python     3.6.1       2 
python-dateutil   2.6.0     py36_0 
pytz      2017.2     py36_0 
pyyaml     3.12      py36_0 
qt      5.6.2       4 
readline     6.2       2 
requests     2.14.2     py36_0 
scikit-learn    0.18.2    np113py36_0 
scipy      0.19.1    np113py36_0 
setuptools    27.2.0     py36_0 
sip      4.18      py36_0 
six      1.10.0     py36_0 
smart_open    1.5.3     py36_0 
sqlite     3.13.0      0 
system     5.8       2 
tk      8.5.18      0 
tornado     4.5.1     py36_0 
wheel      0.29.0     py36_0 
xz      5.2.2       1 
yaml      0.1.6       0 
zlib      1.2.8       3 

Answer 1

我的壞，它來自於Phraser：

def tokenize_stream(stream, max_num_words = 3): 
    tokens_stream = [gensim.utils.simple_preprocess(t, min_len=2, max_len=50) for t in stream] 
    for i,tokens in enumerate(tokens_stream): 
     tokens_stream[i] = [j for j in tokens if j not in stop_words] 
    phrases = gensim.models.phrases.Phrases.load(config.paths.PATH_DATA_GENSIM_PHRASES) 
    grams = gensim.models.phrases.Phraser(phrases) 
    tokens_stream = list(grams[tokens_stream]) ## HERE LIST IS IMPORTANT 
    return tokens_stream 

出於某種原因，與Python 3.4，不使用 「列表（克[...]）」 做在我的代碼工作，並返回一個itertool.chain實例導致與python 3.6空語料庫。

Answer 2

的錯誤（包括報道棧）更多情況下，有必要知道在哪裏的錯誤發生。

Gensim在Python 3.6中受支持並經過發佈測試，因此該問題可能與您的系統有關。

您可能想嘗試卸載&重新安裝gensim（或任何庫錯誤堆棧也牽連），或從一開始就啓動一個新的Python 3.6 conda環境。