如何转换PySpark Word2Vec模型并将其加载到gensim Word2Vec模型中？

Question

我已生成PySpark Word2Vec模型，并将其保存为：

from pyspark.ml.feature import Word2Vec

w2v = Word2Vec(minCount = 1000, seed=42, inputCol="item_name", outputCol="features")
model = w2v.fit(sample)
model.save('w2v_pyspark')

为什么我使用PySpark W2V？因为我从蜂巢表中收集了样本，而且样本非常大，所以我没有将spark数据帧转换为pandas数据帧。那么为什么我需要gensim？因为我想做美丽的想象。我需要对word2vec模型进行集群并将其可视化，但是pyspark函数没有太多的函数，我不能使用TensorBoard。所以我试着用gensim加载模型，但它不起作用，因为没有测试数据

from gensim.test.utils import datapath
from gensim.models import KeyedVectors

gensim_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(datapath('w2v_pyspark'), binary=False)

IOError: [Errno 2] No such file or directory:u'/data/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/gensim/test/test_data/w2v_pyspark'

我把pyspark模型中的数据放到这个路径上，它也不起作用。我怎样才能解决这个问题？ 此外，如果您知道一些关于如何通过PySpark进行集群和可视化的想法，欢迎您