35、文本深度学习：从预训练嵌入到Transformer架构

文本深度学习：从预训练嵌入到Transformer架构

1. 预训练嵌入模型

在文本深度学习中，我们可以使用预训练的嵌入层来构建模型。以下是一个使用预训练GloVe嵌入的模型示例：

inputs = keras.Input(shape=(None,), dtype="int64")
embedded = embedding_layer(inputs)
x = layers.Bidirectional(layers.LSTM(32))(embedded)
x = layers.Dropout(0.5)(x)
outputs = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)
model.compile(optimizer="rmsprop",
              loss="binary_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])
model.summary()

callbacks = [
    keras.callbacks.ModelCheckpoint("glove_embeddings_sequence_model.keras",
                                    save_best_only=True)
]
model.fit(int_train_ds, validation_data=int_val_ds, epochs=10,
          callbacks=callbacks)
model = keras