Export mô hình đã xây dựng với TensorFlow (Illiad dataset)

TensorFlow (Google) framework học máy mã nguồn mở. Cài đặt: pip install tensorflow. Tensor: mảng đa chiều.

Sử dụng Illiad dataset: 3 bản dịch (Cowper, Derby, Butler). Phân loại người dịch. Đã tiền xử lý.

Chạy trên Google Colab (Python trên trình duyệt, GPU miễn phí).

Ví dụ

print("Bước tiền xử lý tùy chỉnh")
preprocess_layer = TextVectorization(
    max_tokens=vocab_size,
    standardize=tf_text.case_fold_utf8,
    split=tokenizer.tokenize,
    output_mode='int',
    output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
preprocess_layer.set_vocabulary(vocab)

print("Export mô hình")
export_model = tf.keras.Sequential([
    preprocess_layer,
    model,
    layers.Activation('sigmoid')
])

Nguồn mã: TensorFlow Text Loading Tutorial

Đầu ra

Bước tiền xử lý tùy chỉnh
Export mô hình

Giải thích

• Để mô hình nhận raw strings, tạo lớp TextVectorization thực hiện tiền xử lý tương tự.
• Vocabulary đã train sẵn → dùng set_vocabulary() gán vocabulary mới.
• Export model = Sequential: [preprocess_layer, trained_model, Activation('sigmoid')].