在TensorFlow中使用預先訓練的單詞嵌入（word2vec或Glove）我最近回顧了一個卷積文本分類的有趣實現。但是，我所評論的所有TensorFlow代碼都使用隨機（未預先訓練）的嵌入向量，如下所示：with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"):     W = tf.Variable(         tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0),         name="W")     self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x)     self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1)有誰知道如何使用Word2vec的結果或GloVe預訓練的單詞嵌入而不是隨機的？