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...@@ -97,7 +97,7 @@ feed_list = [ ...@@ -97,7 +97,7 @@ feed_list = [
cls_task = hub.create_text_cls_task( cls_task = hub.create_text_cls_task(
feature=pooled_output, num_classes=dataset.num_labels) feature=pooled_output, num_classes=dataset.num_labels)
``` ```
**NOTE:** 基于预训练模型的迁移学习网络搭建,必须在`with fluid.program_gurad()`作用域内组件网络 **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。 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ClassifyReader返回的结果一致。 2. `feed_list`中的inputs参数指名了ERNIE/BERT中的输入tensor的顺序,与ClassifyReader返回的结果一致。
3. `create_text_cls_task`通过输入特征,label与迁移的类别数,可以生成适用于文本分类的迁移任务`cls_task` 3. `create_text_cls_task`通过输入特征,label与迁移的类别数,可以生成适用于文本分类的迁移任务`cls_task`
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