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文本分类器

`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别的数量。

要使用 `fit()` 进行微调，请传递包含 `(x, y)` 标签元组的数据集，其中 `x` 是一个字符串，`y` 是一个 `[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。

部分（并非全部）分类预设在 `task.weights.h5` 文件中包含分类头权重。对于这些预设，你可以省略传递 `num_classes` 来恢复保存的分类头。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。

预设是一个包含用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。`preset` 可以以下列方式之一传递：

一个内置预设标识符，例如 `'bert_base_en'`
一个 Kaggle Models 句柄，例如 `'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'`
一个 Hugging Face 句柄，例如 `'hf://user/bert_base_en'`
一个本地预设目录的路径，例如 `'./bert_base_en'`

对于任何 `Task` 子类，你可以运行 `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之一调用。要么从特定任务的基类（例如 `keras_hub.models.CausalLM.from_preset()`）调用，要么从模型类（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出来。

参数

preset：字符串。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
load_weights：布尔值。如果为 `True`，则将保存的权重加载到模型架构中。如果为 `False`，则所有权重将随机初始化。

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，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_large_en_uncased	17.68M	24 层 ALBERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_large_en_uncased	58.72M	24 层 ALBERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_extra_large_en_uncased	222.60M	12 层 ALBERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased	4.39M	2 层 BERT 模型，所有输入都被小写。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 主干模型。
bert_small_en_uncased	28.76M	4 层 BERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_medium_en_uncased	41.37M	8 层 BERT 模型，所有输入都被小写。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，保留大小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_en_uncased	109.48M	12 层 BERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_multi	177.85M	12 层 BERT 模型，保留大小写。在 104 种语言的维基百科上训练。
bert_large_en	333.58M	24 层 BERT 模型，保留大小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_large_en_uncased	335.14M	24 层 BERT 模型，所有输入都被小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
deberta_v3_extra_small_en	70.68M	12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_small_en	141.30M	6 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_en	183.83M	12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_multi	278.22M	12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在 2.5TB 多语言 CC100 数据集上训练。
deberta_v3_large_en	434.01M	24 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
distil_bert_base_en	65.19M	6 层 DistilBERT 模型，保留大小写。使用 BERT 作为教师模型，在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_en_uncased	66.36M	6 层 DistilBERT 模型，所有输入都被小写。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，保留大小写。在 104 种语言的维基百科上训练。
f_net_base_en	82.86M	12 层 FNet 模型，保留大小写。在 C4 数据集上训练。
f_net_large_en	236.95M	24 层 FNet 模型，保留大小写。在 C4 数据集上训练。
roberta_base_en	124.05M	12 层 RoBERTa 模型，保留大小写。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
roberta_large_en	354.31M	24 层 RoBERTa 模型，保留大小写。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
xlm_roberta_base_multi	277.45M	12 层 XLM-RoBERTa 模型，保留大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi	558.84M	24 层 XLM-RoBERTa 模型，保留大小写。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` 任务用于训练。

`TextClassifier` 任务扩展了 keras.Model.compile 的默认编译签名，并提供了 `optimizer`、`loss` 和 `metrics` 的默认值。要覆盖这些默认值，请在编译期间为这些参数传递任何值。

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"`，此时将为分类任务应用 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"`，或模型在训练和测试期间评估的指标列表。默认为 `"auto"`，此时将应用 keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy 来跟踪模型在训练期间的准确率。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)

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。

`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

具有核心架构的 keras_hub.models.Backbone 模型。

文本分类器

TextClassifier 类

`from_preset` 方法

`compile` 方法

`save_to_preset` 方法

`preprocessor` 属性

`backbone` 属性

文本分类器

TextClassifier 类

`from_preset` 方法

`compile` 方法

`save_to_preset` 方法

`preprocessor` 属性

`backbone` 属性

`TextClassifier` 类