bert 分类模型

大神的帖子：https://blog.csdn.net/xmxoxo/article/details/89315370

github: https://github.com/xmxoxo/BERT-train2deploy

记录本人训练情况：

1.数据：train.tsv,test.tsv ,dev.tsv

2.改源码：-> 修改run_classifier.py文件中get_labels等方法

3.保存label2id的字典

4.使用命令训练模型

5.预测

6.后面使用的模型服务端，使用的是.pb格式的模型文件，所以需要把生成的ckpt格式模型文件转换成.pb格式的模型文件。

7. 部署服务器bert-base-serving-start -model_dir /icooper/output/mobile_0 -bert_model_dir /icooper/chinese_L-12_H-768_A-12 -model_pb_dir /icooper/output/mobile_0 -mode CLASS -max_seq_len 200 -port 5575 -port_out 5576 -http_port 8091

新手踩点:

1.当时在docker中部署环境LANG="" 编码不对，locale查看，改LANG=en_US.UTF-8

2.没保存pd文件bert-base-serving-start运行出来有莫名其妙的错误，保存后正确

果然跟大神走是没错的！！！