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PaddlePaddle
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256915eb
编写于
12月 24, 2019
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
GitHub
12月 24, 2019
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demo/multi-label-classification/README.md
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demo/multi-label-classification/README.md
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...
...
@@ -87,6 +87,12 @@ MultiLabelClassifyReader中的`data_generator`会自动按照模型对应词表
**NOTE**
: Reader返回tensor的顺序是固定的,默认按照input_ids, position_ids, segment_id, input_mask这一顺序返回。
#### 自定义数据集
如果想加载自定义数据集完成迁移学习,详细参见
[
自定义数据集
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E9%80%82%E9%85%8D%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%8C%E6%88%90FineTune
)
### Step3:选择优化策略和运行配置
```
python
...
...
@@ -151,6 +157,10 @@ cls_task.finetune_and_eval()
2.
`feed_list`
中的inputs参数指名了ERNIE/BERT中的输入tensor的顺序,与MultiLabelClassifierTask返回的结果一致。
3.
`hub.MultiLabelClassifierTask`
通过输入特征,label与迁移的类别数,可以生成适用于多标签分类的迁移任务
`MultiLabelClassifierTask`
#### 自定义迁移任务
如果想改变迁移任务组网,详细参见
[
自定义迁移任务
](
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task
)
## 可视化
Finetune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点,启动程序后执行下面命令
...
...
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