TensorFlowでword2vec.pyを実行した後の単語埋め込みの結果はどこですか？

Question

'/ tensorflow/models/embedding /'のフォルダの下に 'word2vec.py'ファイルを実行しました。しかし、私は、出力フォルダ内に埋め込む単語の結果を見つけることができない、とだけモデルファイルといくつかの未知のファイルは次のようにありますMikolovの紙から、それは明らかである

result files of word2vec

Answer 1

、以来全ての単語の単語埋め込みの出力は、最終的な層では得られない。むしろ、それらは最終層を切り取って、寸法[vocab_size x embd_dim]の隠れ層の重みを取る。すなわち、各行は対応する単語の単語ベクトル（次元：embd_dim）である。

をより良く理解するためにこれを参照してください。http://mccormickml.com/2016/04/19/word2vec-tutorial-the-skip-gram-model/

ので、tensorflowの実装では、tf.embedding_lookupは、すべての単語の単語埋め込みを持っています。 それは/tensorflow/models/embedding/

24 The key ops used are: 
25 * placeholder for feeding in tensors for each example. 
26 * embedding_lookup for fetching rows from the embedding matrix. 
27 * sigmoid_cross_entropy_with_logits to calculate the loss. 
28 * GradientDescentOptimizer for optimizing the loss. 
29 * skipgram custom op that does input processing. 

に ラインファイルword2vec.pyの26で述べています