spaCy 2.0:保存和加载自定义NER模型 – python程序员分享

本文介绍了spaCy 2.0:保存和加载自定义NER模型 – python程序员分享，有助于帮助完成毕业设计以及求职，是一篇很好的资料。

对技术面试,学习经验等有一些体会，在此分享。

我已经使用自定义标记器在spaCy中训练了自定义NER模型。我想保存不带分词器的NER模型。我在spaCy支持论坛中尝试了以下代码：

import spacy  nlp = spacy.load("en") nlp.tokenizer = some_custom_tokenizer # Train the NER model... nlp.tokenizer = None nlp.to_disk('/tmp/my_model', disable=['tokenizer']) 

当我尝试加载它时，管道是空的，而且令人惊讶的是，它具有默认的spaCy标记器。

nlp = spacy.blank('en').from_disk('/tmp/model', disable=['tokenizer']) 

知道如何在没有标记器的情况下加载模型，但获得完整的管道吗？谢谢

参考方案

将模型保存到磁盘后，可以使用nlp = spacy.load('/tmp/model')加载模型。显然，根据Spacy文档（https://spacy.io/usage/training#section-saving-loading）进行操作只能加载二进制数据。

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