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我被困在一行代码上,结果整个周末都在一个项目上停滞不前。
我正在从事一个使用 BERT 进行句子分类的项目。我已成功训练模型,我可以使用 run_classifier.py 中的示例代码测试结果。
我可以使用这个示例代码导出模型(已被多次重新发布,所以我相信它适合这个模型):
def export(self):
def serving_input_fn():
label_ids = tf.placeholder(tf.int32, [None], name='label_ids')
input_ids = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.max_seq_length], name='input_ids')
input_mask = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.max_seq_length], name='input_mask')
segment_ids = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.max_seq_length], name='segment_ids')
input_fn = tf.estimator.export.build_raw_serving_input_receiver_fn({
'label_ids': label_ids, 'input_ids': input_ids,
'input_mask': input_mask, 'segment_ids': segment_ids})()
return input_fn
self.estimator._export_to_tpu = False
self.estimator.export_savedmodel(self.output_dir, serving_input_fn)
我还可以加载导出的估算器(其中导出函数将导出的模型保存到标有时间戳的子目录中):
predict_fn = predictor.from_saved_model(self.output_dir + timestamp_number)
但是,对于我来说,我无法弄清楚向 predict_fn 提供什么作为推理输入。这是我目前最好的代码:
def predict(self):
input = 'Test input'
guid = 'predict-0'
text_a = tokenization.convert_to_unicode(input)
label = self.label_list[0]
examples = [InputExample(guid=guid, text_a=text_a, text_b=None, label=label)]
features = convert_examples_to_features(examples, self.label_list,
self.max_seq_length, self.tokenizer)
predict_input_fn = input_fn_builder(features, self.max_seq_length, False)
predict_fn = predictor.from_saved_model(self.output_dir + timestamp_number)
result = predict_fn(predict_input_fn) # this generates an error
print(result)
我向 predict_fn 提供什么似乎并不重要:examples 数组、features 数组、predict_input_fn 函数。显然,predict_fn 需要某种类型的字典 - 但由于张量不匹配或其他通常意味着输入错误的错误,我尝试过的每一件事都会产生异常。
我假设 from_saved_model 函数需要与模型测试函数相同类型的输入 - 显然,事实并非如此。
似乎很多人都问过这个问题——“我如何使用导出的 BERT TensorFlow 模型进行推理?” - 没有得到任何答案:
有什么帮助吗?提前致谢。
最佳答案
谢谢你的帖子。你的 serving_input_fn
正是我所缺少的!您的 predict
函数需要更改为直接提供特征字典,而不是使用 predict_input_fn:
def predict(sentences):
labels = [0, 1]
input_examples = [
run_classifier.InputExample(
guid="",
text_a = x,
text_b = None,
label = 0
) for x in sentences] # here, "" is just a dummy label
input_features = run_classifier.convert_examples_to_features(
input_examples, labels, MAX_SEQ_LEN, tokenizer
)
# this is where pred_input_fn is replaced
all_input_ids = []
all_input_mask = []
all_segment_ids = []
all_label_ids = []
for feature in input_features:
all_input_ids.append(feature.input_ids)
all_input_mask.append(feature.input_mask)
all_segment_ids.append(feature.segment_ids)
all_label_ids.append(feature.label_id)
pred_dict = {
'input_ids': all_input_ids,
'input_mask': all_input_mask,
'segment_ids': all_segment_ids,
'label_ids': all_label_ids
}
predict_fn = predictor.from_saved_model('../testing/1589418540')
result = predict_fn(pred_dict)
print(result)
pred_sentences = [
"That movie was absolutely awful",
"The acting was a bit lacking",
"The film was creative and surprising",
"Absolutely fantastic!",
]
predict(pred_sentences)
{'probabilities': array([[-0.3579178 , -1.2010787 ],
[-0.36648935, -1.1814401 ],
[-0.30407643, -1.3386648 ],
[-0.45970002, -0.9982413 ],
[-0.36113673, -1.1936386 ],
[-0.36672896, -1.1808994 ]], dtype=float32), 'labels': array([0, 0, 0, 0, 0, 0])}
但是,pred_sentences
中的句子返回的概率与我使用 estimator.predict(predict_input_fn)
得到的概率不匹配,其中 estimator
是在同一(python) session 中使用的微调模型。例如,使用 estimator
的 [-0.27276006, -1.4324446 ] 与使用 predictor
的 [-0.26713806, -1.4505868 ]。
关于tensorflow - 使用 BERT (TF 1.x) 保存的模型执行推理,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61310331/
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