我正在尝试将一个自定义PhraseMatcher()组件集成到我的nlp管道中,这样我就可以加载自定义Spacy模型,而不必在每次加载时将我的自定义组件重新添加到通用模型中。
如何加载包含自定义管道组件的Spacy模型?
我创建组件,将其添加到管道中,并使用以下方法保存它:
import requests
from spacy.lang.en import English
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Doc, Span, Token
class RESTCountriesComponent(
目前,我正试图使用spacy来训练文本分类器,我遇到了以下问题:使用spacy.blank('en')创建空白模型与使用经过预先训练的模型spacy.load('en_core_web_sm')有什么区别。为了了解我编写的代码的不同之处:
text = "hello everyone, it's a wonderful day today"
nlp1 = spacy.load('en_core_web_sm')
for token in nlp1(text):
print(token.text, token.le
我已经有了一个现有的spaCy模型,我想在运行时用额外的训练数据来改进它。
例如,我的训练模型中的训练dataSet如下所示:
text="Anna lives in Munich and works at BMW"
entity: name=Anna
entity: city=Munich
entity: company=BMW
在我的实现中,在开始新的训练之前,我从现有模型中获取ner:
nlp = spacy.load(modelPath)
ner = nlp.get_pipe('ner')
然后我用新的TrainingData训练我现有
我的spacy版本是2.3.7。我有一个现有的自定义NER模型和实体规则管道。我想更新和重新培训这个现有的管道。
创建实体标尺管道的代码如下-
ruler = EntityRuler(nlp)
for i in patt_dict:
ruler.add_patterns(i)
nlp.add_pipe(ruler, name = "entity_ruler")
其中patt_dict是我制作的原始模式字典。
现在,在完成训练之后,现在我有了更多的输入数据,并且希望用新的输入数据来更多地训练模型。
当我稍后加载spacy模型并希望用更多的输入数据重新训练它时,我如何修改上面的
我正试图将两种经过预先训练的角膜模型移植到议会联盟的机器中。我成功地使用IPUstrategy.scope加载并运行了它们,但是我不知道我这样做是否正确。我有我的预培训模型的.h5文件格式。我用这种方式装载它们:
def first_model():
model = tf.keras.models.load_model("./model1.h5")
return model
在搜索您的ipu.keras.models.py文件后,我找不到任何加载方法来加载经过预先训练的模型,这就是我使用tf.keras.models.load_model()的原因。
然后,我使用以下
我正在使用Keras (带有Tensorflow)来训练我的RNN模型。有人知道如何在我的C应用程序中使用它吗?有没有人尝试过类似的东西? 我在这里发现了一个类似的问题,如何在Convert Keras model to C++的C++中使用Tensorflow Keras模型,但我想将其转换为C环境。