如何在预训练的 BERT 上进行微调后导出/保存文本分类器答案

【问题标题】：How to export/save a text classifier after fine-tuned on a pre-trained BERT如何在预训练的 BERT 上进行微调后导出/保存文本分类器
【发布时间】：2019-08-19 18:39:05
【问题描述】：

我按照 TF Hub here 上使用 BERT 预测电影评论的步骤进行操作。

最后，我如何导出模型以供以后用作/加载作为分类器？

我发现了一个link，它表明我可以将估算器导出为 tf.saved_model。但是，我一直在创建“serving_input_receiver_fn()”。

【问题讨论】：

用pickle序列化怎么样？
@AlbertoBonsanto 感谢您的意见。你能详细说明一下吗？您的意思是使用 pickle 转储“估算器”吗？
运气好吗？我陷入了同样的境地？
看看这个。这是一个有用的提示stackoverflow.com/a/63347334/9690325

标签： python tensorflow tensorflow-estimator

【解决方案1】：

使用pickle保存模型

import pickle
# save the model to disk
filename = 'finalized_model.sav'
pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))

#Load the model
loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb'))

【讨论】：