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t f h u b 简介 tfhub简介 tfhub简介 import tensorflow_hub as hub embed = hub.load("./nnlm-zh-dim50-with-normalization_2") 1. 2. 3. embeddings = embed(["男人", "女人"]) embeddings.shape 1. 2. embeddings[0] 1. embeddings[1] ...
在本地使用tf-hub模型,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 安装TensorFlow和tf-hub库:首先,确保您已经安装了TensorFlow和tf-hub库。您可以通过以下命令在终端或命令提...
从url + ?tf-hub-format=compressed"下载您的模型 例如tfhub.dev/google/tf2-pr" 解压 在代码中加载解压后的文件夹 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub embed = hub.KerasLayer('path/to/untarred/folder') embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example...
介绍:使用TF-Hub训练文本分类器 我们将使用一个TF-Hub文本嵌入模块来训练一个简单的情绪分类器,并具有合理的基线精确度。然后,我们将分析预测结果以确保我们的模型是合理的,并提出改进以提高准确度。 进阶:迁移学习分析 在本节中,我们将使用各种TF-Hub模块来比较它们对估计精确度的影响,并论证迁移学习的优点和缺点...
我们将使用一个TF-Hub文本嵌入模块来训练一个简单的情绪分类器,并具有合理的基线精确度。然后,我们将分析预测结果以确保我们的模型是合理的,并提出改进以提高准确度。 进阶:迁移学习分析 在本节中,我们将使用各种TF-Hub模块来比较它们对估计精确度的影响,并论证迁移学习的优点和缺点。
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