原文:139、TensorFlow Serving 實現模型的部署(二) TextCnn文本分類模型

昨晚終於實現了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 使用Docker 獲取Tensorflow Serving的鏡像,Docker在國內的需要將鏡像的Repository地址設置為阿里雲的加速地址,這個大家可以自己去CSDN上面找 然后啟動docker 使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的計算圖模型,並且設置S ...

2018-10-18 10:50 0 1757 推薦指數:

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文本分類實戰(二)—— textCNN 模型

1 大綱概述   文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word2vec預訓練的文本分類,與及基於最新的預訓練模型(ELMo,BERT等)的文本分類。總共有以下系列:   word2vec預訓練詞向量   textCNN 模型   charCNN 模型   Bi-LSTM 模型 ...

Wed Jan 02 19:07:00 CST 2019 19 22188
tensorflow serving 模型部署

\ tensorflow/serving 運行后我們要仔細看看日志,有沒有報錯,如果有報錯, ...

Thu Nov 11 07:07:00 CST 2021 0 122
tensorflow serving 模型部署

拉去tensorflow srving 鏡像 代碼里新增tensorflow 配置代碼 啟動服務 訪問服務 預測結果 遺留問題 tensorflow serving 保存的時侯,只保存了,模型graphy相關的操作。數據預處理操作,不在serving服務中 ...

Mon Jul 22 22:15:00 CST 2019 0 740
模型部署 TensorFlow Serving

github博客傳送門 csdn博客傳送門 整個部署的項目結構: 首先保存(keras或tensorflow)網絡模型為.h5格式 有了模型.h5格式之后,導出模型為可以部署的結構: 執行完上述代碼之后,沒出錯的情況下就會生成以下可以部署的文件 接着我們啟動 ...

Mon Mar 11 07:05:00 CST 2019 0 608
文本分類TextCNN

參考來源:https://blog.csdn.net/u012762419/article/details/79561441 TextCNN結構 TextCNN的結構比較簡單,輸入數據首先通過一個embedding layer,得到輸入語句的embedding表示,然后通過一個 ...

Tue Mar 05 06:35:00 CST 2019 0 869
使用TextCNN實現文本分類

github: https://github.com/haibincoder/NlpSummary/tree/master/torchcode/classification 使用TextCNN實現文本分類 使用LSTM實現文本分類 使用Transformers實現文本分類 ...

Fri Feb 19 23:49:00 CST 2021 0 321
文本分類模型

1.bow_net模型 embeding之后對數據進行unpad操作,切掉一部分數據。fluid.layers.sequence_unpad的作用是按照seq_len各個維度進行切分,如emb 為[3,128], unpad(sql_len=[60,80,100])操作后 切分后 ...

Sun May 10 07:32:00 CST 2020 0 577
文本分類-TextCNN

簡介 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積神經網絡來處理NLP問題的模型.相比較nlp中傳統的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征 ...

Fri Nov 09 17:20:00 CST 2018 0 1758
 
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