Keras-BERT 项目教程

DjangoStatsD是一个用于收集和发送性能数据到StatsD的库,支持多种统计类型,提供方便的记录方式和配置选项。本文介绍了其安装、配置及在Django项目中的使用示例,重点展示了如何监控页面加载时间和数据库查询性能。

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Keras-BERT 项目教程

keras-bert Implementation of BERT that could load official pre-trained models for feature extraction and prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-bert

1. 项目目录结构及介绍

keras-bert/
├── demo/
│   ├── keras_bert/
│   │   ├── test/
│   │   └── ...
│   └── ...
├── keras_bert/
│   ├── __init__.py
│   ├── bert.py
│   ├── tokenizer.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_bert.py
│   └── ...
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── README.zh-CN.md
├── publish.sh
├── requirements-dev.txt
├── requirements.txt
├── setup.py
└── test.sh

目录结构说明

  • demo/: 包含项目的演示代码和测试代码。
    • keras_bert/: 具体的演示代码文件夹。
      • test/: 测试代码文件夹。
  • keras_bert/: 项目的主要代码文件夹,包含BERT模型的实现和相关工具。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • bert.py: BERT模型的实现文件。
    • tokenizer.py: 分词器的实现文件。
  • tests/: 项目的测试代码文件夹。
    • __init__.py: 初始化文件。
    • test_bert.py: BERT模型的测试文件。
  • .gitignore: Git忽略文件配置。
  • CHANGELOG.md: 项目更新日志。
  • LICENSE: 项目许可证。
  • MANIFEST.in: 打包配置文件。
  • README.md: 项目英文介绍文件。
  • README.zh-CN.md: 项目中文介绍文件。
  • publish.sh: 发布脚本。
  • requirements-dev.txt: 开发依赖文件。
  • requirements.txt: 项目依赖文件。
  • setup.py: 项目安装配置文件。
  • test.sh: 测试脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的启动文件主要是setup.py,它负责项目的安装和配置。通过运行以下命令可以安装项目:

pip install .

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个:

  • requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包依赖。
  • requirements-dev.txt: 列出了开发过程中所需的额外依赖。
  • setup.py: 包含了项目的安装配置信息,如包名、版本号、作者等。
  • MANIFEST.in: 指定了在打包时需要包含的文件。
  • .gitignore: 指定了Git在版本控制中需要忽略的文件和目录。

这些配置文件共同确保了项目的正确安装和运行。

keras-bert Implementation of BERT that could load official pre-trained models for feature extraction and prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-bert

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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