Tensorflow hub：恢复重新训练的通用句子编码器模块

Question

我一直在尝试重新训练通用句子编码器模块 (use)，但我似乎无法从任何更新/重新训练的模块权重生成新的嵌入。

我已关注classifier example for elmo 并将其替换为使用模块。分类器工作我似乎无法弄清楚如何访问新模块embeddings。我可以恢复保存的模型，但不确定我实际上是如何调用嵌入函数的？
例如，之前我设置路径通过

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

m(sentences)

但是如何使用恢复的分类器模型进行此调用？请注意，我确实将参数设置为trainable=True，如示例教程中所示。

我是否只需进行相同的调用，它就会自动获取已通过分类器再训练训练的新权重？ 我检查了类似的问题，但大多数都与操纵元图有关。我只想简单地使用新的权重来生成一些新的嵌入，看看它们在对其他数据进行微调后是否有所不同。 也许这是不可能的？

任何澄清将不胜感激。

Answer 1

所以我在运行分布式张量流时实际上遇到了这个问题，并且损失没有改变。

诀窍是，当您第一次下载它时，您需要设置 trainable = True 否则权重将被锁定。

因此，在您的情况下，使用 trainable = True 重新下载模块以解锁权重。