

Tensorflowハブよりuniversal-sentence-encoderを使用して単語のベクトル化をしたいのですが、エラーが出てしまいます。

**ソースコード**

[code]

    import numpy as np
    import tensorflow_hub as hub
    import tensorflow_text
    import tensorflow as tf
    
    model_url = 'https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/3'
    USE = hub.load(model_url)
    
    with open(path_data_txt, 'r', encoding='utf-8') as f_r:
        with open(path_data_txt, 'w', encoding='utf-8') as f_w:
            for line in f_r:
                vec = ','.join(list(map(str, USE(line).numpy().tolist()[0])))
                f_w.write(vec+'\n')
    
[/code]

**エラーメッセージ**

[code]

    OSError: [Errno 36] File name too long:
    
[/code]


CC BY-SA 4.0
2020-02-08T11:55:18.060
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2020-09-01T08:35:04.103
2020-09-01T08:35:04.103
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question
python tensorflow
単語のベクトル化をしたいがエラー：Errno 36 File name too long