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看不懂bert没关系，用起来so easy！
如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。 tensorflow hub 打开tensorflow官网，找到tensorflow-hub点进去，我们就能看到各种预训练好的模型了，找到一个预训练好的模型(如下图)，下载下来，如介绍所说，这是个12
78010发布于 2021-05-14 - 来自专栏人芳觅
Win10下Python数据分析工具配置入门
安装数据集 pip install tensorflow-datasets pip install tensorflow-hub 4. 继续输入jupyternotebook，打开例子验证 ?
87750发布于 2021-04-12 - 来自专栏素质云笔记
Rstudio Server + Docker + tensorflowR - 云端安装与使用R语言与GPU深度学习
conda = "auto", tensorflow = "default", extra_packages = c("tensorflow-hub envname = "r-tensorflow", extra_packages = c("keras", "tensorflow-hub
2.4K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏Michael阿明学习之路
TensorFlow 2.0 - Hub 模型复用
学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. tfhub 网址： https://tfhub.dev/ 可以搜索，下载模型 安装包 pip install tensorflow-hub import
1.3K20发布于 2021-09-06 - 来自专栏机器学习与统计学
Tensorflow的妙用
Tensorflow_hub 库可与 TensorFlow 一起安装（建议直接上TF2） pip install "tensorflow>=2.0.0" pip install --upgrade tensorflow-hub
84940发布于 2020-10-27 - 来自专栏相约机器人
使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器
有两种方法可以下载和使用预先训练的BERT模型： 1.直接使用tensorflow-hub： 以下预训练模型可供选择。 可以采取两种方式： 1.直接来自tensorflow-hub 2.从手动下载的文件： 运用 BERT_INIT_CHKPNT & BERT_VOCAB files 创建标记生成器后，就可以使用它了。
11.1K41发布于 2019-06-21 - 来自专栏AI工程
让Tensorflow直接输入字符串，无需额外词表的3种方法
这样做的好处就是，模型迁移、打包、发布的时候，不需要额外的词表处理的程序，或者直接可以用类似tensorflow-hub的方式发布，而避免了自定义的词表文件等等。
1.5K40发布于 2020-06-10 - 来自专栏AI工程
让Tensorflow直接输入字符串，无需额外词表的3种方法
这样做的好处就是，模型迁移、打包、发布的时候，不需要额外的词表处理的程序，或者直接可以用类似tensorflow-hub的方式发布，而避免了自定义的词表文件等等。
1.5K30发布于 2020-04-10 - 来自专栏Datawhale专栏
NLP详细教程：手把手教你用ELMo模型提取文本特征，附代码&论文
我们首先需要安装TensorFlow Hub，你必须安装或升级到1.7版本以上来使用： $ pip install "tensorflow>=1.7.0" $ pip install tensorflow-hub
4K60发布于 2019-07-08 - 来自专栏音视频技术
双编码器的自然语言图像搜索
pip install -q -U tensorflow-hub tensorflow-text tensorflow-addons 2 安装 import os import collections
1.7K40发布于 2021-09-01
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