Windows本地Jupyter加载fasttext .bin模型报vector too long错误咨询

• 本地运行环境的Python为32位版本：从错误栈的路径可以看到当前调用的解释器是Python36-32，也就是32位架构的Python。32位Windows进程的单进程可寻址内存上限最高仅为4GB，且实际可用空间通常只有2GB左右，而fasttext预训练模型的词向量存储块尺寸较大，加载时会因32位进程无法映射大长度的向量内存块，直接触发底层读取的ValueError: vector too long报错。
• 本地fasttext库版本与模型不兼容：老旧版本的fasttext Python绑定在Windows平台存在向量读取的已知bug，当模型的向量维度、文件大小超出老版本的预设读取阈值时，就会抛出长度超限的错误；而Colab环境使用的是64位Python+较新版本的fasttext，不存在这类兼容限制，因此可以正常加载同一模型文件。

• 替换本地32位Python环境：卸载当前安装的Python3.6 32位版本，安装同版本或更高稳定版本的64位Python，将Jupyter Notebook的运行内核切换为新安装的64位Python环境，从根源上解除32位进程的内存寻址上限。
• 安装匹配版本的fasttext库：在64位Python环境下执行命令pip install fasttext==0.9.2，对齐Colab环境的fasttext稳定版本，避免版本过旧引发的格式读取错误。
• 执行模型降维操作：环境配置完成后重新运行原有加载代码，确认模型可正常读取后，调用内置工具完成维度压缩：

  # 加载模型后压缩为100维，保存为新文件
  fasttext.util.reduce_model(ft, 100)
  ft.save_model('indo_100d.bin')
  

提示：即使临时关闭本地所有其他占用内存的程序，32位进程的系统层面内存寻址限制依然存在，无法正常加载大尺寸预训练fasttext模型，不要尝试在32位环境下调试相关代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Annisa Malik