Концентратор Tensorflow: восстановление заново обученного модуля универсального кодировщика предложений

Question

Я пытался переобучить модуль универсального кодировщика предложений ( использовать), но я не могу генерировать новые вложения из каких-либо обновленных / переобученных весов модулей.

Я следовал примеру классификатора дляelmo и заменил это с использованием модуля. Классификатор работает, я не могу понять, как получить доступ к новому модулю embeddings, Я могу восстановить сохраненную модель, но не уверен, как на самом деле вызвать функцию встраивания?
Например, ранее я установил путь через

m=hub.module(path) then generate the embeddings via

m(sentences)

Но как мне сделать этот вызов с восстановленной моделью классификатора? Обратите внимание, что я устанавливаю параметр в trainable=True как в учебном примере.

Должен ли я просто сделать тот же вызов, и он автоматически подберет новые веса, которые были обучены с помощью переобучения классификатора? Я проверил похожие вопросы, но большинство из них связаны с манипулированием мета-графиком. Я просто хочу просто использовать новые весовые коэффициенты для генерации некоторых новых вложений, чтобы увидеть, отличаются ли они от других, будучи точно настроенными на другие данные. Может быть, это невозможно?

Любое разъяснение будет оценено.

Answer 1

Так что я столкнулся с этой проблемой, когда запускал распределенный тензорный поток, и потери не менялись.

Хитрость заключается в том, что при первой загрузке необходимо установить trainable = True, иначе веса будут заблокированы.

Так что в вашем случае, заново загрузите модуль с trainable = True, чтобы разблокировать веса.