罗伯塔推理 TensorFlow

简介

罗伯塔推理 TensorFlow是一个基于TensorFlow的深度学习库，它提供了包括深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、GAN等多种深度学习模型，以及丰富的训练和优化方法。该库的目标是提供一个易于使用的深度学习工具，为开发者在各种应用场景中快速构建和训练模型提供便捷。

安装

环境要求

• Python >= 3.5
• TensorFlow >= 1.12.0

安装命令

$ pip install roberta-tensorflow

使用

加载模型

import roberta_tensorflow as tf

model = tf.Model()

数据预处理

dataset = tf.Dataset(data_path)
dataset.tokenizer(max_length=512)
dataset.bulid()

训练模型

model.compile(optimizer='Adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(dataset, batch_size=32, epochs=10)

保存模型

model.save(save_path)

加载模型

model = tf.Model()
model.load(load_path)

总结

罗伯塔推理 TensorFlow是一个高级深度学习库，提供了强大的模型、训练和优化方法。通过简单易用的API，开发者可以在各种任务中快速构建和训练深度学习模型。