代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 前端老油条协会/bert_train 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
import tensorflow as tf
from bert import modeling
import os
pathname = "chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt" # 模型地址
bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file("chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json")# 配置文件地址。
configsession = tf.ConfigProto()
configsession.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=configsession)
input_ids = tf.placeholder(shape=[64, 128], dtype=tf.int32, name="input_ids")
input_mask = tf.placeholder(shape=[64, 128], dtype=tf.int32, name="input_mask")
segment_ids = tf.placeholder(shape=[64, 128], dtype=tf.int32, name="segment_ids")
with sess.as_default():
model = modeling.BertModel(
config=bert_config,
is_training=True,
input_ids=input_ids,
input_mask=input_mask,
token_type_ids=segment_ids,
use_one_hot_embeddings=False)
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())# 这里尤其注意,先初始化,在加载参数。这里和demo1是有区别的
saver.restore(sess, pathname)
print(1)
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