在TensorFlow Lite 中,我们为 NLP 提供了一些新的适合移动设备的算子,例如 Ngram、SentencePieceTokenizer、WordPieceTokenizer 和 WhitespaceTokenizer。 以前,有一些限制会阻止SentencePiece模型转换为 TensorFlow Lite。面向移动设备的新 SentencePieceTokenizer API 解决了这些难题,同时优化了实现,使其运行更快。 同样,Ngram ...
其中最基本的是空白 Tokenizer,可以在 ICU 定义的空白字符(例如空格,制表符,换行符)上拆分 UTF-8 字符串。 TF.Text 库还包括归一化、n-gram 和标记序列约束等功能。使用 TF.Text 有许多好处,例如用户不需要关注训练和预测的一致性,并且不需要自己管理预处理脚本。 TensorFlow Lite:在端上部署机器学习 两位谷歌资...
其中最基本的是空白 Tokenizer,可以在 ICU 定义的空白字符(例如空格,制表符,换行符)上拆分 UTF-8 字符串。 TF.Text 库还包括归一化、n-gram 和标记序列约束等功能。使用 TF.Text 有许多好处,例如用户不需要关注训练和预测的一致性,并且不需要自己管理预处理脚本。 TensorFlow Lite:在端上部署机器学习 两位谷歌资...
我们首先导入必要的模块,如下所示: importsysimportosimportjsonimportpandasimportnumpyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportLSTM, Dense, Dropoutfromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromcollectionsimportOrderedDict 现在,我们将...
tokenizer = Tokenizer(filters='\t\n', char_level=True) tokenizer.fit_on_texts(X) 分词之后,我们将请求正文中的文本转换为单词向量,如下一步所示。 我们将数据集和DataFrame标签分为两部分,即 75%-25%,以进行训练和测试: 代码语言:javascript 复制 num_words = len(tokenizer.word_index)+1 X = tokeni...
这类似于我们如何使用 Keras 的 Tokenizer 对象学习字典,将单词转换为单词 ID。在 tensorflow_transform 库中,您可以使用 compute_and_apply_vocabulary()函数完成这一操作。对于 compute_and_apply_vocabulary()函数,我们可以通过传递 num_oov_buckets=1 来将任何未见字符串分配给特殊类别(除了已分配给已知类别的类别...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences sentences=[#语料库 'I love my dog', 'I love my cat', 'You love my Dog!', 'Do you think my dog is amazing?' ] t...
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)# 填充序列以确保它们具有相同的长度max_length = 10# 假设最长的句子长度为10padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_length, padding='post')# 转换为TensorFlow张量padded_sequences = tf.convert_to_tensor(padded_sequences) ...
确保运行flutter pub get以安装依赖项。 现在,让我们编写一些代码以在应用内部提供 Firebase 认证功能。 创建auth.dart 现在,我们将创建一个 Dart 文件auth.dart。 该文件将作为访问firebase_auth插件提供的认证方法的集中点: 首先,导入firebase_auth插件:
分词(Tokenization):将文本数据分割成单词或字符的过程。TensorFlow提供了Tokenizer API,可以帮助开发者进行分词操作。 文本清洗(Text Cleaning):去除文本中的噪声和无用信息,如标点符号、停用词等。TensorFlow提供了TextLineDataset API,可以帮助开发者进行文本清洗操作。