通过graph.get_operation_by_name加载crf_log_likelihood的参数

本文介绍条件随机场(CRF)模型训练过程及如何加载transition_params参数,包括使用tensorflow中的crf_log_likelihood函数进行训练的具体实现。
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命名实体提取的模型训练中,使用crf_log_likelihood算法,在模型加载中,可以通过

transition_params = graph.get_operation_by_name("transitions").outputs[0]

   或者用

 transition_params  = graph.get_tensor_by_name("transitions:0")

 

直接加载transition_params参数

#tensorflow 中的crf_log_likelihood函数中有transition_params变量的name

if transition_params is None:
  transition_params = vs.get_variable("transitions", [num_tags, num_tags])

 

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