일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- licence delete curl
- token filter test
- analyzer test
- zip 파일 암호화
- plugin
- license delete
- API
- Elasticsearch
- ELASTIC
- Java
- springboot
- query
- 차트
- 파이썬
- TensorFlow
- high level client
- sort
- aggregation
- docker
- zip 암호화
- matplotlib
- aggs
- flask
- Python
- Kafka
- MySQL
- License
- Test
- Mac
- 900gle
Archives
- Today
- Total
개발잡부
[tensorflow 2] tf-embeddings 한글버전 본문
반응형
universal-sentence-encoder/2 버전이 아주 무쓸모라..
https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4
를 테스트 해보려고 했더니만 tensorflow 버전이 2에서 해야 한다네
버전확인
pip -V
pip3 -V
pip 20.3b1 from /Library/Python/2.7/site-packages/pip-20.3b1-py2.7.egg/pip (python 2.7)
pip 20.2.4 from /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/pip (python 3.7)
흠..
아나콘다 설치하고 해야겠다
https://ldh-6019.tistory.com/117
#가상환경 목록확인
conda info --envs
#가상환경 생성
conda create --name "doo" python="3.7"
친절한 녀석
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate doo
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
pip install -r require.txt
에러가 나서 원본소스랑 같은 모듈 다 받아버림..
require.txt
absl-py
astor
elasticsearch
gast
google-pasta
grpcio
h5py
Keras-Applications
Keras-Preprocessing
Markdown
numpy
protobuf
six
tensorboard
tensorflow
tensorflow-estimator
tensorflow-hub
termcolor
urllib3
Werkzeug
wrapt
코드 수정
#2버전이지만 1버전코드를 사용하겠다! 왜냐면 placeholder 때문에
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
#모듈을 불러온다
module_handle = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4"
embed = hub.load(module_handle)
상품정보를 크롤링해서 2112개 정보색인
실버 롤렉스를 입력해 보았다
Enter query: 실버 롤렉스
2112 total hits.
embedding time: 2.53 ms
search time: 7.84 ms
id: XCsw-n0B-ifzH1q477r9, score: 1.6460365
{'price': 0, 'name': '롤렉스 메탈밴드시계 116710BLNR 실버'}
id: aCsw-n0B-ifzH1q48r1k, score: 1.5951974
{'price': 51900, 'name': '실버 오메가줄'}
id: FCsw-n0B-ifzH1q477v9, score: 1.5673383
{'price': 13300000, 'name': '롤렉스 214270 실버'}
id: PSsw-n0B-ifzH1q48byN, score: 1.5315342
{'price': 6090000, 'name': '오메가 123.15.27.60.51.002 실버'}
id: pisw-n0B-ifzH1q47rga, score: 1.5303233
{'price': 22000, 'name': '나이키 빅토리원 슬라이드 CN9677-005'}
음.. 아주....
머.. 쓸모가 없네..
아마도 학습이 필요 한갑다..
1. 케라스로 학습하는 방법 확인
2. word2vec 구현방법확인
반응형
'Python > text embeddings' 카테고리의 다른 글
[tensorflow 2]Universal-sentence-encoder-multilingual-large (0) | 2022.01.13 |
---|---|
[tensorflow 2] sentence encoder A/B test (0) | 2022.01.12 |
[tensorflow 2] Universal-sentence-encoder-multilingual 2 (0) | 2022.01.12 |
[tensorflow 2] universal-sentence-encoder-multilingual (0) | 2022.01.11 |
[tensorflow]text-embeddings (0) | 2021.12.22 |
Comments