Modele de pose

By February 18, 2019Uncategorized

spaCy est compatible avec 64-bit CPython 2.6 + ∕ 3.3 + et fonctionne sous UNIX/Linux, macOS/OS X et Windows. Les dernières versions de spaCy sont disponibles sur PIP (packages source uniquement) et Conda. L`installation nécessite un environnement de génération de travail. Voir les remarques sur Ubuntu, macOS/OS X et Windows pour plus de détails. Une fois que vous avez une installation compatible GPU, la meilleure façon de l`activer est d`appeler Spacy. prefer_gpu () ou Spacy. require_gpu () quelque part dans votre script avant que tous les modèles ont été chargés. require_gpu va déclencher une erreur si aucun GPU n`est disponible. Vous pouvez mettre à niveau vers une version plus récente de tensorflow-Model-Server avec: Beltmann gère la logistique de la réception auprès de plusieurs fournisseurs et la détention des marchandises dans notre entrepôt local sûr et sécurisé jusqu`à ce que le projet soit prêt pour l`installation. Lorsque la construction est terminée, nous livrerons toutes les marchandises, unbox et assembler, plus accrocher l`œuvre d`art, des miroirs et des rideaux pour être sûr que les maisons modèle sont prêts pour “la marche”.

Pour les matières premières, y compris la recette de build et la configuration, consultez ce référentiel. Les améliorations et les demandes d`extraction de la recette et de la configuration sont toujours appréciées. Remarque: cette commande doit s`exécuter à partir de chaque nouveau terminal que vous démarrez. Si vous souhaitez éviter de l`exécuter manuellement, vous pouvez l`ajouter en tant que nouvelle ligne à la fin de votre fichier ~/.bashrc, en remplaçant`pwd`par le chemin absolu de tensorflow/modèles/recherche sur votre système. Astuce: c`est aussi le moyen le plus simple pour obtenir TensorFlow service fonctionnant avec la prise en charge GPU. En utilisant PIP, les versions de spaCy sont disponibles en tant que paquets source et roues binaires (à partir de v 2.0.13). Rasa NLU a différents composants pour la reconnaissance des intentions et des entités, la plupart d`entre eux auront des dépendances supplémentaires. Lorsque vous entraînez votre modèle, Rasa NLU vérifiera si toutes les dépendances requises sont installées et vous indiquera s`il en manque.

La configuration du composant de section vous aidera à choisir le pipeline que vous souhaitez utiliser. Exécutez à nouveau le processus de compilation, mais utilisez la version téléchargée de protoc après l`installation de docker, nous avons besoin d`obtenir la source que nous voulons construire à partir. Nous utiliserons git pour cloner la branche principale du service TensorFlow: l`API de détection d`objets Tensorflow dépend des bibliothèques suivantes: vous pouvez tester que vous avez correctement installé l`API de détection d`objets Tensorflow en exécutant la commande suivante: le reste les bibliothèques peuvent être installées sur Ubuntu 16,04 via apt-get: Pourquoi est-ce que je reçois un OSError: [errno 22] erreur d`argument non valide et par conséquent un fichier vectoriel n`est pas fourni exception pendant le chargement du modèle? Si vos données de formation ne contenaient que de nouvelles entités et que vous n`avez pas mixé dans des exemples du modèle précédemment reconnu, cela peut amener le modèle à «oublier» ce qu`il avait précédemment appris. C`est aussi ce que l`on appelle le «problème d`oubli catastrophique». Une solution consiste à pré-étiqueter du texte et à le mélanger avec le nouveau texte dans vos mises à jour. Vous pouvez également le faire en exécutant spaCy sur un texte, en extrayant un groupe d`entités le modèle précédemment reconnu correctement, et en les ajoutant à vos exemples de formation. Après avoir suivi le démarrage rapide et l`installation de Rasa NLU, la prochaine étape est de construire quelque chose vous-même! Pour commencer, nous avons préparé un Starter-Pack Rasa NLU qui a tous les fichiers dont vous avez besoin pour former votre premier modèle personnalisé Rasa NLU. En plus de cela, le Starter-Pack comprend un jeu de données d`apprentissage prêt à l`emploi.

Cliquez sur le lien ci-dessous pour obtenir le Pack de démarrage Rasa NLU: l`approche recommandée pour construire à partir de la source est d`utiliser docker. Les images de développement de service docker TensorFlow encapsulent toutes les dépendances dont vous avez besoin pour créer votre propre version de TensorFlow portion. StanfordNLP ne fonctionnera pas avec Python 3,5 ou au-dessous. Si vous rencontrez des difficultés pour importer le package, veuillez essayer de mettre à niveau votre Python. Afin de construire dans un environnement hermétique avec toutes les dépendances prises en charge, nous utiliserons le script run_in_docker. sh. Ce script passe des commandes de génération à un conteneur docker.