【源码】基于TensorFlow和BERT的中文文本分类系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow和BERT的中文文本分类系统，能提供简单高效的文本分类解决方案。借助预训练的BERT模型，可处理中文文本分类任务，支持从模型训练到部署的完整流程。

项目的主要特性和功能

• 基于BERT的文本分类：运用预训练的BERT模型进行中文文本分类，支持多种分类任务。
• 动态图模式：采用TensorFlow 1.13.1的动态图模式开展模型训练和预测。
• GPU支持：支持在GPU上训练，提升训练速度。
• 模型导出与部署：可将训练好的模型导出为TensorFlow Serving格式，并用simple-tensorflow-serving部署。
• 多种客户端支持：提供多种客户端脚本，支持从文件或直接输入文本进行模型预测。

安装使用步骤

环境准备

• 操作系统：Linux
• TensorFlow版本：1.13.1
• GPU：推荐使用Tesla P4 8G GPU，也可在CPU上运行
• 安装依赖库：使用requirements.txt安装所有依赖

数据准备

将数据集放置在data目录下，确保数据格式为TSV文件。

模型训练

运行train.sh脚本进行模型训练，注意修改脚本中的路径配置。训练完成后，模型文件将保存在output目录下。

模型导出

运行export.sh脚本将训练好的模型导出为TensorFlow Serving格式。导出的模型文件将保存在api目录下。

模型部署

使用simple-tensorflow-serving工具部署模型服务： bash simple_tensorflow_serving --model_base_path="./api"

模型预测

使用client.py或file_base_client.py脚本进行模型预测。client.py支持直接输入文本进行预测，file_base_client.py支持从文件读取文本进行预测。

下载地址

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