tensorflow - 训练后如何获得单个测试实例的嵌入表示
问题描述
我的 RNN 的第一层是嵌入层,如下所示。
visible = Input(shape=(250,))
embed=Embedding(vocab_size,50)(visible)
x2=keras.layers.GRU(224, return_sequences=False)(embed)
predictions=Dense(1, activation='sigmoid')(x2)
我训练这个网络并预测一些输出。
现在经过培训,我在我的测试数据上对其进行测试,这非常简单。
我想知道我的测试数据的确切嵌入,或者为了实施,在模型训练后我的任何测试序列的嵌入。我想在其他应用程序中使用那些嵌入。有没有办法在训练后为我的测试序列数据提取那些嵌入?
尝试:假设我的模型是 m,我获得的嵌入权重如下。
embeddings = m.layers[1].get_weights()
我也有一个反向字典reverse_char_map
,如下所示。
{1: 'c',
2: 'C',
3: '(',
4: ')',
5: 'O',
6: '=',
7: '1',
8: '2',
9: 'N',
10: '3',
11: 'n',
12: '[',
13: ']',
14: 'S',
15: '4',
16: '-',
17: 'l',
18: '+',
19: 'H',
20: '5',
21: 'F',
22: '.',
23: '#',
24: 's',
25: 'o',
26: '6',
27: 'P',
28: 'B',
29: 'r',
30: 'a',
31: '7',
32: 'e',
33: 'I',
34: 'i',
35: '8',
36: 'u',
37: 'K',
38: '9',
39: 'R',
40: '%',
41: '0',
42: 'Z',
43: 'h',
44: 'L',
45: 'A',
46: 't',
47: 'd',
48: 'G',
49: 'M',
50: 'g',
51: 'U',
52: 'b',
53: 'T',
54: 'W',
55: 'p',
56: 'V'}
我不知道如何使用embeddings
withreverse_char_map
来获取测试输入序列之一的嵌入。
解决方案
您可以命名上述层,如下所示:
visible = Input(shape=(250,), name='visible')
embed=Embedding(vocab_size,50,name='embed')(visible)
x2=keras.layers.GRU(224, return_sequences=False, name='x2')(embed)
predictions=Dense(1, activation='sigmoid', name='final')(x2)
然后,由这些层组成的模型(我们称之为 m1),可用于初始化一个新模型,您可以在其中引用这些层,如下所示:
def evaluation_model(training_model):
visible = training_model.get_layer('visible')
embed = training_model.get_layer('embed')
output = embed(visible)
m = Model(inputs=[visible], outputs=[output]
m.compile(..)
return m
em = evaluation_model(m1)
或者,您可以简单地弹出初始模型的最后几层,或者让它输出嵌入但没有任何损失。
推荐阅读
- python - 在 Pandas 数据框中具有依赖性的条件累积和
- react-native - React Native 无法访问 4G 中的沙箱,但可以在 Wifi 中工作
- spring-boot - 在 JPA 存储库(Spring Data Jpa)中执行自定义查询
- python - Python项目设置损坏
- ceph - 如何配置 Ceph rgw sts 密钥
- laravel - 当有人单击laravel 8中的复选框时如何调用控制器功能
- pandas - Pandas 简单的 API 可以找出所有 inf 或 nan 单元格?
- actions-on-google - 调度智能家居操作
- php - 如何调试 codeigniter Web 应用程序上的问题
- sql - 我想在 Informix 数据库中将 Integer 转换为 hh:mm:ss 格式