bert serving 獲取張量

安裝：

pip install bert-serving-server  # server

pip install bert-serving-client  # client, independent of `bert-serving-server`

啟動server

呼叫

from bert_serving.client import bertclient

bc = bertclient(ip='10.111.36.141')
test=bc.encode(['你好','bert'])
print(test)

[[ 0.910996    0.09173454  0.31665277 ...  0.34575224  0.2235426

0.26009858]

[-0.4473213  -0.16672006 -0.03753631 ...  0.15099688 -0.52282304

-0.24906637]]

------------- 分割線 -------------------

引數說明

-model_dir

預訓練模型的路徑

-num_worker

執行緒數，表示同時可以處理多少個併發請求

-pooling_strategy

預設是句向量；-pooling_strategy none是詞向量

-max_seq_len

句子最大長度

pytorch 張量 張量的生成

張量的生成 import torch import numpy as np 使用tensor.tensor 函式構造張量 a torch.tensor 1.0,1.0 2.2 print a 獲取張量的維度 print 張量的維度 a.shape 獲取張量的形狀大小 print 張量的大小 a.si...

pytorch 張量 張量的資料型別

張量定義 import torch torch.tensor 1.2 3.4 dtype 獲取張量的資料型別，其中torch.tensor 函式生成乙個張量 torch.float32 torch.set default tensor type torch.doubletensor 設定張量的預設資...

tensorflow 中檢視張量值和張量大小

通過with tf.session assess print sess.run y 即可列印出變數的值。下面給出例子importnumpyasnp importtensorflowastf x tf.constant 1,2,3,4,5,6 y tf.reshape x,2,3 withtf.ses...