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點(diǎn)擊查看原文[https://www.ioiogoo.cn/2022/09/09/tensorflow-1-x-%e8%bf%81%e7%a7%bb%e5%88%b02-x-...

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@皮癢卡丘_7a52 是我自己寫的工具類瓶殃，很簡(jiǎn)單的一些小功能栏账，可以自己實(shí)現(xiàn)

使用K-means及TF-IDF算法對(duì)中文文本聚類并可視化

點(diǎn)擊查看原文 對(duì)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，聚類算法對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘磺芭、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見(jiàn)的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...

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@小尾巴都糊了 請(qǐng)問(wèn)原作者是懒鉴？

Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型

實(shí)現(xiàn)python離線訓(xùn)練模型碎浇，Java在線預(yù)測(cè)部署临谱。查看原文 目前深度學(xué)習(xí)主流使用python訓(xùn)練自己的模型，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能奴璃，其中Keras提供...

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@Pinndanyi 就是簡(jiǎn)單的去掉標(biāo)點(diǎn)符號(hào)悉默，你可以百度一下正則表達(dá)式去掉標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的代碼就好了

使用K-means及TF-IDF算法對(duì)中文文本聚類并可視化

點(diǎn)擊查看原文 對(duì)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，聚類算法對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘苟穆、NLP處理等方向都有著非常重要的地位抄课。常見(jiàn)的聚類算法比如K-means、BIRCH（Balanced Iterativ...

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```return word2numF, num2word, words, files_content```

使用K-means及TF-IDF算法對(duì)中文文本聚類并可視化

點(diǎn)擊查看原文 對(duì)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)雳旅，聚類算法對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘跟磨、NLP處理等方向都有著非常重要的地位。常見(jiàn)的聚類算法比如K-means攒盈、BIRCH（Balanced Iterativ...

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@candy134834 在tensorflow加載進(jìn)來(lái)抵拘，然后freeze參數(shù)就好了

Java調(diào)用Keras、Tensorflow模型

實(shí)現(xiàn)python離線訓(xùn)練模型型豁，Java在線預(yù)測(cè)部署僵蛛。查看原文 目前深度學(xué)習(xí)主流使用python訓(xùn)練自己的模型尚蝌，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，其中Keras提供...

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@囚她于城_6c20 你說(shuō)下具體應(yīng)用場(chǎng)景呢，不太明白你的意思

vue-select實(shí)現(xiàn)multiselect效果

記錄下用vue-select組件實(shí)現(xiàn)多選框泪电，分享給大家般妙，也好做個(gè)備忘。查看原文 vue-select github上面一個(gè)基于vue實(shí)現(xiàn)的一個(gè)多選下拉框的組件相速，地址請(qǐng)點(diǎn)擊碟渺。 ...

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給你點(diǎn)提示：
1、根據(jù)上面的方法生成pb格式的模型（Keras需要調(diào)用tensorflow的方法實(shí)現(xiàn)）
2周拐、Java中pom包引用官方tensorflow接口包
3铡俐、Java導(dǎo)入pb模型
4、構(gòu)造輸入妥粟，進(jìn)行預(yù)測(cè)
多動(dòng)手审丘，多動(dòng)腦，不然完整代碼給你也沒(méi)用

Java調(diào)用Keras勾给、Tensorflow模型

實(shí)現(xiàn)python離線訓(xùn)練模型滩报，Java在線預(yù)測(cè)部署。查看原文 目前深度學(xué)習(xí)主流使用python訓(xùn)練自己的模型播急，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能脓钾，其中Keras提供...

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1、訓(xùn)練集中不可能包含所有的字符桩警，當(dāng)在預(yù)測(cè)的時(shí)候出現(xiàn)了訓(xùn)練集中未出現(xiàn)的字符惭笑，把它標(biāo)記為0，也就是未登錄詞。這也就是預(yù)留一個(gè)index的原因沉噩，當(dāng)然可以在vocab的任一位置預(yù)留。
2柱蟀、可以去看看為什么需要embedding川蒙，這里其實(shí)不用加2，這是因?yàn)槲抑坝玫氖莁len(word2num)`的值长已，因?yàn)閌word2num`里面不包含index為0的item畜眨，所以計(jì)算整個(gè)vocab的大小需要加1，至于為什么加2可能是我手誤术瓮，不過(guò)這對(duì)結(jié)果的影響并不大康聂。其實(shí)只要保證你的`input_dim`不小于實(shí)際的`len(vocab)`就好了。你可以試著將源代碼中的`len(self.num2word)+2`改為`len(self.word2num)`運(yùn)行試試胞四，有助于你更好 得了解embedding的概念恬汁。

用Keras實(shí)現(xiàn)RNN+LSTM的模型自動(dòng)編寫古詩(shī)

記錄下用Keras實(shí)現(xiàn)LSTM模型來(lái)自動(dòng)編寫古詩(shī)的過(guò)程查看原文代碼地址: Github 簡(jiǎn)介 目前RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以說(shuō)是最強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一了，可以處理大量的序列數(shù)據(jù)...

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實(shí)現(xiàn)python離線訓(xùn)練模型氓侧，Java在線預(yù)測(cè)部署。查看原文 目前深度學(xué)習(xí)主流使用python訓(xùn)練自己的模型导狡，有非常多的框架提供了能快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能约巷，其中Keras提供...