我在模型外创建了一个单词嵌入层，并在拟合模型之前将其作为输入。现在我需要使用此模型预测新句子，如何保存预训练的嵌入层并将其应用于新句子？
代码示例：
Before input to model and fitting:
embedding_sentence = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, model_dimension, trainable=True)
embedded_sentence = embedding_sentence(vectorized_sentence)
Model fitting:
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D())
...现在我需要预测新的句子，我如何将训练好的嵌入应用到它们上呢？
1条答案
按热度按时间qzwqbdag1#
以上信息不足以准确回答这个问题，但我还是会给予一下。在
tensorflow中，您可以使用名为get_weights的函数来获取预训练嵌入层的权重，并将其保存在numpy/hd5文件中，该文件可以在以后用作新架构中的嵌入层。