Bert文本分类run_classifier的预测模块修改

本文档详细介绍了如何修改Bert文本分类工具run_classifier.py中的model_fn()和main()函数,以优化预测性能。通过源码1的替换,提升了模型的预测效率;在main()函数部分,代码2的更新旨在改善程序的运行流程,从而实现更高效的文本分类任务处理。

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修改位置1:run_classifier.py model_fn() 函数中

源码1:

else:
	output_spec = tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec(
		mode=mode, predictions=probabilities, scaffold_fn=scaffold_fn)

替换源码1:

elif mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
    def metric_fn(logits,probabilities):
        predicted_classes = tf.argmax(logits, axis=1,output_type=tf.int32)
        return {
             'pred_class_ids': predicted_classes[:, tf.newaxis],
             'probabilities':probabilities,
             'logits': logits}                

    pred_metrics = metric_fn(logits,probabilities)   
    output_spec = tf.estimator.EstimatorSpec(
        mode=mode,predictions=pred_metrics)         

修改位置2:run_classifier.py main()函数中

源码2:

with tf.gfile.GFile(output_predict_file, "w") as writer:
   
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