spacy 提供了德语词向量spacy model de，所以我想将它们与 pytorch 和 torchtext 一起使用。
word_vectors = torch.FloatTensor(spacy_de.vocab.vectors.data)
emb = nn.Embedding.from_pretrained(word_vectors)
TEXT = data.Field(tokenize=tokenize,lower=True)
TEXT.build_vocab(vocab,vectors=word_vectors)
但是，当我尝试构建时，TEXT.build_vocab我收到以下错误消息：
ValueError: Got input vectors of type <class 'torch.Tensor'>, expected str or Vectors object
所以我查看 Vector了 torchtext 文档torchtext 向量，看来我需要先加载它们。有没有一种解决方案，我不必先将空词向量保存到文件中？如果没有，那么保存稍后我可以加载的空词向量的正确方法是什么？