请教一下，训练好了glove模型，怎么嵌入CNN里面训练呀？

望采纳

训练好的 Glove 词向量可以作为 CNN 模型的预训练词嵌入，这样可以在训练 CNN 模型时节省大量的时间和计算资源。要将 Glove 词向量嵌入 CNN 模型，首先需要将词向量转换为适合 CNN 模型使用的格式。一种常用的方法是将每个单词的词向量展平成一个一维的向量，然后将这些向量输入 CNN 模型的第一层卷积层。在这一层中，卷积核将滑动过每个词向量，并通过卷积操作提取出词向量中的有用特征。这些特征可以被传递到 CNN 模型的后续层，并通过模型的训练进一步优化。在实际应用中，这一过程可能还需要进行一些微调，以确保 CNN 模型能够有效地利用 Glove 词向量。

可以参考下面2个资料来应用Glove词向量到CNN中

Pytorch深度学习（5） -- 词向量及Glove预训练模型使用_蜻蜓队长TTT的博客-CSDN博客_glove预训练词向量 Pytorch深度学习（5） -- 词向量及Glove预训练模型使用1.word2vec的原理和实现2.Glove预训练模型使用2.1 求近义词和类比词2.1.1 使用预训练的词向量2.2.2 应用预训练词向量2.2.2.1 求近义词2.2.2.2 求类比词小结1.word2vec的原理和实现具体参考：[CSDN]:https://blog.csdn.net/Daycym/article/d... https://blog.csdn.net/weixin_44880916/article/details/104361378
在Keras模型中使用预训练的词向量 - Keras中文文档 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/legacy/blog/word_embedding/