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拿来即可用系列——超简单地构建bert文本分类模型

一、前言bert作为优秀的预训练模型,在序列标注、文本分类和文本匹配任务中,即使利用少量的标注数据,就可以取得非常好的结果,因此bert也是目前NLP中最火的预训练模型。bert根据参数量大小分为base版,large版和xlarge版,同时bert的演进版有albert,robert。其中albert版可以理解为bert版本的mini版,虽然是mini版但是有时候在同一任务,反而表现的更好(可惜

#bert#keras
pycharm里调用Anaconda环境时Python console不能启动,出现import _ssl DLL load fail error解决方法

打开AnacondaCMD,windows里叫Anaconda Prompt激活你的环境,这里指的是你在pycharm里选择的环境,可以用activate你的环境名激活,例如 activate tf,所有的环境名可用conda info -e查看。输入echo %PATH%命令查看路径并复制在pycharm里找到Settings -> Build, Execution, Deployment

#pycharm
pyspark的dataframe与rdd使用示例

pyspark rdd使用示例官网:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/api/pyspark.RDD.html#pyspark.RDD1、读数据schema = ('user_id', 'item_id','click_lis','scores')data = [('u1', 'i1',['i1','i3','i2']

示例详述Docker部署tensorflow-serving

Docker简单入门一、前言工作中,有时需要线下验证训练好的模型,是否能在线上serving成功,所以需要利用docker来简单部署tensorflow-serving,然后线下进行验证模型能否成serving,避免出现模型过大,tensorflow-serving版本不对等情况,导致serving失败。二、Docker部署tf-serving步骤1、Docker安装2、拉取tensorflow-

#docker#tensorflow
json.load()/json.loads()

python中json文件处理涉及的四个函数json.dumps()和json.loads()、json.dump()和json.load()的区分一、概念理解1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数(可以这么理解,json是字符串)  (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码(可以这么理解,json.d...

到底了