tensorflow - Tensorflow 服务 - 如何使用大词嵌入？
问题描述
我对 Tensorflow 有点陌生。我有一个简单的 LSTM 任务来对文本进行分类。我使用 word2vec 将单词转换为具有 300 暗度的向量，其中包含tf.nn.embedding_lookup
我的单词嵌入，np.array并且我正在加载它np.load()。
当我使用tf.train.Saver() or builder.save()导出的模型保存模型时，其大小约为 1.5 GB。由于大小限制，我无法将此模型加载到 Tensorflow 服务。
我已经阅读了有关资产并将外部文件存储到资产目录的内容。它也适用于词向量吗？如何实施？
谢谢
解决方案
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