半醉残影

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BERT词向量

BERT词向量

前言BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量，它可以解决word2vec中无法解决的一词多义问题。获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service正文命令安装安装bert-as-servicepip install bert-serving-server pip install bert-serving-client下载预训练模型https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip启动服务端bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2

那棵树看起来生气了

2019-05-10

789 阅读

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2019年05月10日

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pip 镜像源加速

pip 镜像源加速

前言在使用python包管理安装模块的时候有时候速度很慢，可以尝试使用第三方镜像源正文地址清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

那棵树看起来生气了

2019-05-10

666 阅读

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2019年05月10日

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TensorFlow Serving

TensorFlow Serving

前言TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，你再也不需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。TensorFlow Serving的典型的流程如下：学习者(Learner，比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练。等模型训练完成、验证之后，模型会被发布到TensorFlow Serving系统服务器端。客户端提交请求，由服务端返回预测结果。客户端和服务端之间的通信采用的是RPC协议。

那棵树看起来生气了

2019-01-11

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2019年01月11日

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[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

[常见错误]TensorFlow Serving grpg错误

前言在进行部署TensorFlow Serving环境过程中，总是报错(如下错误信息)，刚开始以为是服务器没有启动，后来才发现是代理问题<_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.UNAVAILABLE details = "Socket closed" debug_error_string = "{"created":"@1545792723.752821509","description":"Error received from peer","file":"src/core/lib/surface/call.cc","file_line":1036,"grpc_message":"Socket closed","grpc_st...

那棵树看起来生气了

2018-12-26

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2018年12月26日

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[常见错误] Caffe编译报错undefined reference to `__cxa_throw_bad_array_new_length@CXXABI_1.3.8'

[常见错误] Caffe编译报错undefined reference to `__cxa_throw_bad_array_new_length@CXXABI_1.3.8'

前言在编译caffe过程中一直出现错误undefined reference to `__cxa_throw_bad_array_new_length@CXXABI_1.3.8'，找了很久没找到错误，最终通过升级编译器解决了。解决方法升级编译器$ yum install centos-release-scl -y $ yum install devtoolset-3-toolchain -y $ scl enable devtoolset-3 bash $ gcc --version 重新编译，搞定！参考：https://blog.csdn.net/lanwilliam/article/details/77893033

那棵树看起来生气了

2018-12-21

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2018年12月21日

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