KerasHub：预训练模型
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TextClassifier

[源代码]

TextClassifier 类

keras_hub.models.TextClassifier(*args, compile=True, **kwargs)

所有分类任务的基类。

TextClassifier 任务封装了一个 keras_hub.models.Backbone 和一个 keras_hub.models.Preprocessor，以创建可用于序列分类的模型。TextClassifier 任务接受一个额外的 num_classes 参数，用于控制预测输出类的数量。

要使用 fit() 进行微调，请传递一个包含 (x, y) 标签元组的数据集，其中 x 是字符串，y 是 [0, num_classes) 范围内的整数。

所有 TextClassifier 任务都包含一个 from_preset() 构造函数，可用于加载预训练配置和权重。

某些（但不是所有）分类预设在 task.weights.h5 文件中包含分类头权重。对于这些预设，您可以省略传递 num_classes 以恢复已保存的分类头。对于所有预设，如果将 num_classes 作为 kwarg 传递给 from_preset()，则分类头将随机初始化。

示例

# Load a BERT classifier with pre-trained weights.
classifier = keras_hub.models.TextClassifier.from_preset(
    "bert_base_en",
    num_classes=2,
)
# Fine-tune on IMDb movie reviews (or any dataset).
imdb_train, imdb_test = tfds.load(
    "imdb_reviews",
    split=["train", "test"],
    as_supervised=True,
    batch_size=16,
)
classifier.fit(imdb_train, validation_data=imdb_test)
# Predict two new examples.
classifier.predict(["What an amazing movie!", "A total waste of my time."])

[源代码]

from_preset 方法

TextClassifier.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Task。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

对于任何 Task 子类，您都可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式调用。可以从特定于任务的基类（例如 keras_hub.models.CausalLM.from_preset()）调用，也可以从模型类（例如 keras_hub.models.BertTextClassifier.from_preset()）调用。如果从基类调用，则返回对象的子类将从预设目录中的配置推断。

参数

  • preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。
  • load_weights: 布尔值。如果为 True，已保存的权重将被加载到模型架构中。如果为 False，所有权重将被随机初始化。

示例

# Load a Gemma generative task.
causal_lm = keras_hub.models.CausalLM.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert classification task.
model = keras_hub.models.TextClassifier.from_preset(
    "bert_base_en",
    num_classes=2,
)
预设 参数 描述
albert_base_en_uncased 11.68M 12 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_large_en_uncased 17.68M 24 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_large_en_uncased 58.72M 24 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_extra_large_en_uncased 222.60M 12 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased 4.39M 2 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased_sst2 4.39M 在 SST-2 情感分析数据集上微调的 bert_tiny_en_uncased 骨干模型。
bert_small_en_uncased 28.76M 4 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_medium_en_uncased 41.37M 8 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_zh 102.27M 12 层 BERT 模型。在中文维基百科上训练。
bert_base_en 108.31M 12 层 BERT 模型，大小写保持不变。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_en_uncased 109.48M 12 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_multi 177.85M 12 层 BERT 模型，大小写保持不变。在 104 种语言的维基百科上训练。
bert_large_en 333.58M 24 层 BERT 模型，大小写保持不变。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_large_en_uncased 335.14M 24 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
deberta_v3_extra_small_en 70.68M 12 层 DeBERTaV3 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_small_en 141.30M 6 层 DeBERTaV3 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_en 183.83M 12 层 DeBERTaV3 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_multi 278.22M 12 层 DeBERTaV3 模型，大小写保持不变。在 2.5TB 多语言 CC100 数据集上训练。
deberta_v3_large_en 434.01M 24 层 DeBERTaV3 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
distil_bert_base_en 65.19M 6 层 DistilBERT 模型，大小写保持不变。使用 BERT 作为教师模型，在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_en_uncased 66.36M 6 层 DistilBERT 模型，所有输入均小写。使用 BERT 作为教师模型，在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_multi 134.73M 6 层 DistilBERT 模型，大小写保持不变。在 104 种语言的维基百科上训练。
f_net_base_en 82.86M 12 层 FNet 模型，大小写保持不变。在 C4 数据集上训练。
f_net_large_en 236.95M 24 层 FNet 模型，大小写保持不变。在 C4 数据集上训练。
roberta_base_en 124.05M 12 层 RoBERTa 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCrawl 和 OpenWebText 上训练。
roberta_large_en 354.31M 24 层 RoBERTa 模型，大小写保持不变。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCrawl 和 OpenWebText 上训练。
xlm_roberta_base_multi 277.45M 12 层 XLM-RoBERTa 模型，大小写保持不变。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi 558.84M 24 层 XLM-RoBERTa 模型，大小写保持不变。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。

[源代码]

compile 方法

TextClassifier.compile(optimizer="auto", loss="auto", metrics="auto", **kwargs)

配置 TextClassifier 任务进行训练。

TextClassifier 任务扩展了 keras.Model.compile 的默认编译签名，其中包含 optimizer、loss 和 metrics 的默认值。要覆盖这些默认值，请在编译期间将任何值传递给这些参数。

参数

  • optimizer："auto"、优化器名称或 keras.Optimizer 实例。默认为 "auto"，它使用给定模型和任务的默认优化器。有关可能的 optimizer 值的更多信息，请参阅 keras.Model.compile 和 keras.optimizers。
  • loss："auto"、损失名称或 keras.losses.Loss 实例。默认为 "auto"，其中将为分类任务应用 keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 损失。有关可能的 loss 值的更多信息，请参阅 keras.Model.compile 和 keras.losses。
  • metrics："auto" 或要在训练和测试期间由模型评估的指标列表。默认为 "auto"，其中将应用 keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy 来跟踪模型在训练期间的准确性。有关可能的 metrics 值的更多信息，请参阅 keras.Model.compile 和 keras.metrics。
  • **kwargs：有关 compile 方法支持的完整参数列表，请参阅 keras.Model.compile。

[源代码]

save_to_preset 方法

TextClassifier.save_to_preset(preset_dir, max_shard_size=10)

将任务保存到预设目录。

参数

  • preset_dir：本地模型预设目录的路径。
  • max_shard_size：int 或 float。每个分片文件的最大大小（以 GB 为单位）。如果为 None，则不进行分片。默认为 10。

preprocessor 属性

keras_hub.models.TextClassifier.preprocessor

用于预处理输入的 keras_hub.models.Preprocessor 层。

backbone 属性

keras_hub.models.TextClassifier.backbone

一个具有核心架构的 keras_hub.models.Backbone 模型。

TextClassifier
TextClassifier 类
from_preset 方法
compile 方法
save_to_preset 方法
preprocessor 属性
backbone 属性