したがって、Keras を使用してテキスト分類器をトレーニングし、モデルを保存することもできます。私の質問は、未知のテキストを予測するためのモデルをロードするとき、トレーニング プロセス中にエンコードされたのと同じ方法で入力テキストをエンコードする必要があることです。トレーニング パート中にマッピングを保存し、予測を行うときにリロードするにはどうすればよいですか?
これは、トレーニングで単語をインデックスにマップするために使用しているコードです。テンソルフローの VocabularyProcessor を使用しています。
processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(1000)
x = np.array(list(processor.fit_transform(x_raw)))
y = np.array(y_raw)
どうもありがとう！
考え出した:
processor.save(...)
そして
learn.preprocessing.VocabularyProcessor.restore(...)
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