我已经开发了一个rest,使用烧瓶公开了Python深度学习模型(CNN用于文本分类)。我有一个非常简单的脚本,它将模型加载到内存中,并输出给定文本输入的类概率。API在本地完全正常工作。
然而,当我git push heroku master时,我得到了Compiled slug size: 588.2M is too large (max is 500M)。该模型的大小为83 is,对于深度学习模型来说是相当小的。值得注意的依赖项包括Keras及其tensorflow后端。
我知道您可以在Heroku上使用RAM和磁盘空间的GBs。但瓶颈似乎是鼻涕虫的大小。有办法绕过这件事吗?还是Hero
我正在将评论分类为多个标签,并通过引用此构建了一个多标签文本分类器。分类模型基于Bert文本模型。我得到了一个问题,关于如何通过训练的模型预测看不见的数据,并发布了一个问题。根据那里提供的解决方案,尝试保存我的模型并通过以下方式加载它。
text_model.save('/tmp/model')
loaded_model=tf.keras.models.load_model('/tmp/model')
result = loaded_model.predict(np.asarray(item))
当我尝试使用加载的模型预测看不见的数据时,我得到了以下错误。
V
我想使用scikit学习用X来预测变量y。我想使用交叉验证在训练数据集上训练分类器,然后将这个分类器应用到一个看不见的测试数据集(如中)。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# Import dataset
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
# Creat
我正在做一个项目,其中包括从文本中挑选特定种类的对象。我要讨论的文件是生命科学和生物医学,在这些文件中有一些特定的生物医学“对象”,我想从中挑选出来。文本对象的性质和多样性意味着我不能使用regex或字符串匹配。一定是某种分类。
这些文本对象可以是一个单词,也可以是多个单词,但它们总是顺序一致的。一个例句就像
During the process of protein synthesis, X was used.
我需要挑选X。幸运的是,我有足够的标签文件,也有足够的标签。所以我知道人类可以分辨出这些物体。所以现在的挑战是让机器能够从看不见的文本中挑选出这些类型的对象。我的假设是,这些特定的文