欢迎使用 TensorFlow NLP 模型预测教程！本文将带你了解如何通过预训练模型进行文本分类、序列生成等任务。🎉

1. 预测流程概览

  • 数据准备：确保输入文本经过与训练阶段相同的预处理 📁
  • 模型加载：从保存的检查点或模型文件中加载权重 ⚙️
  • 预测执行：使用 model.predict() 方法获取输出结果 📈
  • 结果解析：将预测结果转换为可读格式（如标签或概率值） 📊

2. 示例代码

import tensorflow as tf

# 加载预训练模型
model = tf.keras.models.load_model('/path/to/your/model.h5')

# 输入文本
input_text = "这是一个测试句子。"

# 预测输出
prediction = model.predict([input_text])
print("预测结果:", prediction)

3. 注意事项 ⚠️

  • 预测前需确认模型已正确训练并保存
  • 输入文本需与训练数据格式一致（如分词方式）
  • 可通过 模型训练指南 了解训练细节
模型预测流程

4. 扩展学习

文本分类示例