tensorflow中调用keras训练模型作为一个计算过程

使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文唯蠢(context)中执行图.使用tensor表示李衡数据.通过变量(Variable)维护状哪山做态.使用feed和fetch可以为任意的 *** 作(arbitraryop

第一步，引入需要的包：

第二步，定义模型超参数、迭代次数、语料路径：

第三步，把语料向嫌迅量化：

第四步，LSTM_Seq2Seq 模型定义、训练和保存：

第五步，Seq2Seq 的 Encoder *** 作：

第六步，把索引和分词转成序列：

第七步，定义预测函数，先使用预模型预测，然后编码成汉字结果大改：

第九步：模型预测

首先，定义一个预测函数：

然后进行预测：

学习资料：

《中文自然语言处芹仿此理入门实战》

将深度学习模型部署为exe需要工具主要包括生产环境下PyTorch模型转换、PyTorch模型转为C++模型、生产环境下TensorFlow模型转换、生产环境下碰历Keras模型转换、生产环境颤吵族下MXNet模型转换、基于Go语言的机器学习模型部署、通用深度学习模型部茄弊署工具箱、前端UI设计资源、移动端和嵌入式模型部署、后端开发部分、基于Python的代码优化和加速等。

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