案例介绍
这个项目运用TensorFlow实现了一个图像分类模型,可以对用户上传的图片进行分类与预测。主要步骤如下:
1. 收集大量标注图像数据构建ImageNet数据集,包含1000个类别。
2. 使用ResNet50或VGG16等模型进行训练,获得分类模型。
3. 开发Flask Web服务,提供图片上传接口。
4. 接口获取用户图片,利用训练好的模型进行预测,返回分类结果。
5. 部署Web服务,实现线上图像分类功能。
这个项目熟练使用TensorFlow与Keras构建深度学习模型,并实现了模型导出和Web服务部署,具有很强的实用价值。
案例二:基于BERT的情感分析任务
这个项目使用TensorFlow微调BERT模型,实现了一套情感分析系统。主要工作如下:
1. 收集大量评论数据,人工标注为正面、中性和负面情感。
2. 选用Google BERT-Base模型,添加情感分类输出层,构建微调模型。
3. 将评论数据转换为BERT模型输入格式,采用MLM(masked language model)方法进行模型训练。
4. 开发情感分析接口,输入评论内容,模型输出正面概率和负面概率,确定情感 polar。
5. 性能评估,优化超参数,最终达到业界先进水平。
6. 部署Web API,为其他应用提供情感分析服务。
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