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0ca2ab88
编写于
9月 11, 2019
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
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9月 11, 2019
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demo/regression/README.md
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0ca2ab88
# PaddleHub 回归任务
本示例将展示如何使用PaddleHub Finetune API以及BERT预训练模型完成
分类
任务。
本示例将展示如何使用PaddleHub Finetune API以及BERT预训练模型完成
回归
任务。
## 如何开始Finetune
...
...
@@ -91,7 +91,7 @@ config = hub.RunConfig(use_cuda=True, num_epoch=3, batch_size=32, strategy=strat
*
`enable_memory_optim`
: 是否使用内存优化, 默认为True
*
`strategy`
: Finetune优化策略
### Step4: 构建网络并创建
分类
迁移任务进行Finetune
### Step4: 构建网络并创建
回归
迁移任务进行Finetune
```
python
pooled_output
=
outputs
[
"pooled_output"
]
...
...
@@ -112,8 +112,8 @@ reg_task = hub.RegressionTask(
reg_task
.
finetune_and_eval
()
```
**NOTE:**
1.
`outputs["pooled_output"]`
返回了
ERNIE/
BERT模型对应的[CLS]向量,可以用于句子或句对的特征表达。
2.
`feed_list`
中的inputs参数指名了
ERNIE/BERT中的输入tensor的顺序,与Classify
Reader返回的结果一致。
1.
`outputs["pooled_output"]`
返回了BERT模型对应的[CLS]向量,可以用于句子或句对的特征表达。
2.
`feed_list`
中的inputs参数指名了
BERT中的输入tensor的顺序,与Regression
Reader返回的结果一致。
## 可视化
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