1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置S ...
2018-10-18 10:50 0 1757 推荐指数:
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
\ tensorflow/serving 运行后我们要仔细看看日志,有没有报错,如果有报错, ...
拉去tensorflow srving 镜像 代码里新增tensorflow 配置代码 启动服务 访问服务 预测结果 遗留问题 tensorflow serving 保存的时侯,只保存了,模型graphy相关的操作。数据预处理操作,不在serving服务中 ...
github博客传送门 csdn博客传送门 整个部署的项目结构: 首先保存(keras或tensorflow)网络模型为.h5格式 有了模型.h5格式之后,导出模型为可以部署的结构: 执行完上述代码之后,没出错的情况下就会生成以下可以部署的文件 接着我们启动 ...
参考来源:https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN结构 TextCNN的结构比较简单,输入数据首先通过一个embedding layer,得到输入语句的embedding表示,然后通过一个 ...
github: https://github.com/haibincoder/NlpSummary/tree/master/torchcode/classification 使用TextCNN实现文本分类 使用LSTM实现文本分类 使用Transformers实现文本分类 ...
1.bow_net模型 embeding之后对数据进行unpad操作,切掉一部分数据。fluid.layers.sequence_unpad的作用是按照seq_len各个维度进行切分,如emb 为[3,128], unpad(sql_len=[60,80,100])操作后 切分后 ...
简介 TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征 ...