??KerasNLP是構(gòu)建在Keras3.0之上的NLP工具，該軟件包支持用戶構(gòu)建整個(gè)NLP流程，借助于Keras3.0感挥，使得一套代碼同時(shí)運(yùn)行在TF、Pytorch越败、Jax多個(gè)后端成為可能触幼。
??安裝方式直接通過(guò)pip的方式安裝，但是因?yàn)镵eras3.0剛發(fā)布究飞，安裝需要一些小技巧
pip install —upgrade keras-nlp
pip install —upgrade keras>=3
Keras3.0需要后安裝置谦，不然會(huì)導(dǎo)致基于TF的后端覆蓋掉最新版本的Keras。
下面是使用KerasNLP基于Bert進(jìn)行分類的例子：
import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" # Or "jax" or "torch"!
import keras_nlp
import tensorflow_datasets as tfds
imdb_train, imdb_test = tfds.load(
"imdb_reviews",
split=["train", "test"],
as_supervised=True,
batch_size=16,
)
# Load a BERT model.
classifier = keras_nlp.models.BertClassifier.from_preset(
"bert_base_en_uncased",
num_classes=2,
)
# Fine-tune on IMDb movie reviews.
classifier.fit(imdb_train, validation_data=imdb_test)
# Predict two new examples.
classifier.predict(["What an amazing movie!", "A total waste of my time."])
