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Deploy a trained model
本次教程的目的是带领大家学会用 Tensorflow serving 部署训练好的模型 这里我们用到的数据集是 Fashion MNIST，所以训练出来的模型可以实现以下几个类别的分类 'T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt',论文阅读《Extracting Multiple-Relations in One-Pass with Pre-Trained Transformers》
前言 望各位读者审慎阅读。 待更新~ 1.思想 通过修改transformer的基础结构去解决 Multiple Relation Extraction（MRE）中的 Multiple Pass 问题 2.问题 已经有实体被标注出来，现在要做的任务是对这些实体对之间进行分类 本文提出的方法适用于基于transformer 的encoder，因为本文对tran浅谈BERT
浅谈BERT 本文将主要介绍BERT模型以及BERT相关的一些东西。 过去在NLP的领域通常是一个任务对应一个model，但是今年来已经发展到可以让机器先了解人类的语言再来解决各式各样的NLP任务。可以通过给机器大量的文字，让机器读懂，这个过程叫预训练(pre-train)，然后再根据特定的任务给