标签:bert serving seq ids savedmodel estimator tf input 文本
默认bert是ckpt,在进行后期优化和部署时,savedmodel方式更加友好写。
train完成后,调用如下函数:
def save_savedmodel(estimator, serving_dir, seq_length, is_tpu_estimator): feature_map = { "input_ids": tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, seq_length], name='input_ids'), "input_mask": tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, seq_length], name='input_mask'), "segment_ids": tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, seq_length], name='segment_ids'), "label_ids": tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='label_ids'), } serving_input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_raw_serving_input_receiver_fn(feature_map) estimator.export_savedmodel(serving_dir, serving_input_receiver_fn, strip_default_attrs=True) print("保存savedmodel")
estimator:estimator = Estimator(model_fn=model_fn,params={},config=run_config)
serving_dir:存储目录
seq_length:样本长度
is_tpu_estimator: tpu标志位
标签:bert,serving,seq,ids,savedmodel,estimator,tf,input,文本 来源: https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/13892636.html
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