您好，请问用的是哪个word2vec的代码，麻烦贴下链接

https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/PaddleRec/word2vec/cluster_train.py,
https://paddlepaddle-modles.bj.bcebos.com/models-1.4.tar.gz,

可以参考这个issue #20795

不是，我是想直接dump这份词向量，不是在其他模型里加载这个参数。

加载后转成numpy可以保存成自己的格式

先load_params读取模型参数二进制文件，然后可以通过当前的scope(默认是fluid.global_scope())拿到需要的参数，例如VAR_X，并转为numpy array，用法参考：

import numpy as np
var_x = np.array(scope.var("VAR_X").get_tensor())

得到需要参数的numpy array var_x后就可以根据需求任意dump了

        fluid.io.load_params(
                executor=exe, dirname=model_path, main_program=copy_program)
        exe.run(fluid.default_startup_program())
        ret = fluid.global_scope().find_var("emb_b").get_tensor()

返回'NoneType' object has no attribute 'get_tensor'
但是

input_emb = fluid.layers.embedding(
    input=words[0],
    is_sparse=is_sparse,
    size=[dict_size, embedding_size],
    param_attr=fluid.ParamAttr(
        name='emb',
        initializer=fluid.initializer.Uniform(-init_width, init_width)))

true_emb_w = fluid.layers.embedding(
    input=words[1],
    is_sparse=is_sparse,
    size=[dict_size, embedding_size],
    param_attr=fluid.ParamAttr(
        name='emb_w', initializer=fluid.initializer.Constant(value=0.0)))

fluid.global_scope().find_var("emb_b")返回值为None, 表示fluid没有在当前scope下找到"emb_b"这个var
建议确认下当前scope下的program是否定义了这个var, 可以用下面方法打印出program内所有var，看看是否包含这个"emb_b"

all_vars = []
for v in program.list_vars():
    try:
        all_vars.append((v.name, v.shape))
    except:
        pass
print(all_vars)

all_vars是空的。
代码逻辑如下：

place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
emb_size = args.emb_size
batch_size = args.batch_size
with fluid.scope_guard(fluid.core.Scope()):
    main_program = fluid.Program()
    #with fluid.program_guard(main_program):
    #    copy_program = main_program.clone()
    model_path = model_dir + "/pass-0"
    fluid.io.load_params(
                executor=exe, dirname=model_path, main_program=main_program)
    exe.run(main_program)
    all_vars = []
    for v in main_program.list_vars():
        try:
            all_vars.append((v.name, v.shape))
        except:
            pass
    print(all_vars)
    #ret = fluid.executor.global_scope().find_var("emb_b").get_tensor()
    ret = fluid.executor.global_scope().var("emb_b").get_tensor()
    ret = np.array(ret)
    print (ret.shape)
    print(ret)

``

hi :
fluid.io.load_params的功能是从指定的 main_program 中筛选出所有模型参数变量，并根据目录 dirname 或 filename 提供的参数文件对这些模型参数进行赋值。
而你这里的main_program是一个空的program，没有定义计算图，没有参数变量，所以什么都load不到
我猜你是有一个inference_model需要load？那可以用paddle.fluid.io.load_inference_model接口，这样不用定义计算图

可以通过fluid.io.load_params来获取变量的值吗？

hi :
fluid.io.load_params的功能是从指定的 main_program 中筛选出所有模型参数变量，并根据目录 dirname 或 filename 提供的参数文件对这些模型参数进行赋值。
而你这里的main_program是一个空的program，没有定义计算图，没有参数变量，所以什么都load不到
我猜你是有一个inference_model需要load？那可以用paddle.fluid.io.load_inference_model接口，这样不用定义计算图

可以通过fluid.io.load_params来获取变量的值吗？

可以通过fluid.io.load_params来获取变量的值吗？

使用fluid.io.load_params需要你的program里有定义var，
可以把训练过程的train_program拿过来，用train_program来load。只要确保这个program里有"emb_b"，模型文件里存了"emb_b"，就能load进来

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