如何解决空间训练 nlp.resume_training和nlp.entity.create_optimizer之间的区别
我正在训练100次迭代的spacy模型。在第52次迭代时被中断。 我已将第52次迭代训练的模型写入磁盘。 我想从第53次迭代中恢复训练。我已经加载了模型。 以下两行有什么区别。我应该使用哪一个。
nlp-第52次迭代加载的模型
optimizer = nlp.resume_training()
optimizer = nlp.entity.create_optimizer()
标签相同。训练数据是相同的。
我应该运行以下代码,因为标签是相同的。LABEL-标签列表。训练过的模型。
for i in LABEL:
ner.add_label(i)
nlp.entity.labels
给了我标签列表。
关于要运行的迭代次数的任何建议。数据大小为450万。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。