# 模型加載 model = hub.Module(name='ernie', task='seq-cls', num_classes=14) tokenizer = model.get_tokenizer()# 實例化數據集 train_dataset = ThuNews(tokenizer, mode='train') dev_dataset = ThuNews(tokenizer, mode='dev')# 模型訓練 optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters()) trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='ckpt', use_gpu=False) trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset, save_interval=1)# 預測 data = [# 房產["昌平京基鷺府10月29日推別墅1200萬套起享97折　　新浪房產訊(編輯郭彪)京基鷺府(論壇相冊戶型樣板間點評地圖搜索)售樓處位于昌平區京承高速北七家出口向西南公里路南。項目預計10月29日開盤，總價1200萬元/套起，2012年年底入住。待售戶型為聯排戶型面積為410-522平方米，獨棟戶型面積為938平方米，雙拼戶型面積為522平方米。　　京基鷺府項目位于昌平定泗路與東北路交界處。項目周邊配套齊全，幼兒園：伊頓雙語幼兒園、溫莎雙語幼兒園；中學：北師大亞太實驗學校、潞河中學(北京市重點)；大學：王府語言學校、北京郵電大學、現代音樂學院；醫院：王府中西醫結合醫院(三級甲等)、潞河醫院、解放軍263醫院、安貞醫院昌平分院；購物：龍德廣場、中聯萬家商廈、世紀華聯超市、瑰寶購物中心、家樂福超市；酒店：拉斐特城堡、鮑魚島；休閑娛樂設施：九華山莊、溫都溫泉度假村、小湯山療養院、龍脈溫泉度假村、小湯山文化廣場、皇港高爾夫、高地高爾夫、北鴻高爾夫球場；銀行：工商銀行、建設銀行、中國銀行、北京農村商業銀行；郵局：中國郵政儲蓄；其它：北七家建材城、百安居建材超市、北七家鎮武裝部、北京宏翔鴻企業孵化基地等，享受便捷生活。"],# 游戲["盡管官方到今天也沒有公布《使命召喚：現代戰爭2》的游戲詳情，但《使命召喚：現代戰爭2》首部包含游戲畫面的影片終于現身。雖然影片僅有短短不到20秒，但影片最后承諾大家將于美國時間5月24日NBA職業籃球東區決賽時將會揭露更多的游戲內容。　　這部只有18秒的廣告片閃現了9個鏡頭，能夠辨識的場景有直升機飛向海島軍事工事，有飛機場爭奪戰，有潛艇和水下工兵，有冰上乘具，以及其他的一些鏡頭。整體來看《現代戰爭2》很大可能仍舊與俄羅斯有關。　　片尾有一則預告：“May24th，EasternConferenceFinals”，這是什么？這是說當前美國NBA聯賽東部總決賽的日期。原來這部視頻是NBA季后賽奧蘭多魔術對波士頓凱爾特人隊時，TNT電視臺播放的廣告。"],# 體育["羅馬鋒王竟公然挑戰兩大旗幟拉涅利的球隊到底錯在哪　　記者張愷報道主場一球小勝副班長巴里無可吹捧，羅馬占優也純屬正常，倒是托蒂罰失點球和前兩號門將先后受傷(多尼以三號身份出場)更讓人揪心。陣容規模擴大，反而表現不如上賽季，缺乏一流強隊的色彩，這是所有球迷對羅馬的印象。　　拉涅利說：“去年我們帶著嫉妒之心看國米，今年我們也有了和國米同等的超級陣容，許多教練都想有羅馬的球員。陣容廣了，尋找隊內平衡就難了，某些時段球員的互相排斥和跟從前相比的落差都正常。有好的一面，也有不好的一面，所幸，我們一直在說一支偉大的羅馬，必勝的信念和夠級別的陣容，我們有了。”拉涅利的總結由近一階段困擾羅馬的隊內摩擦、個別球員鬧意見要走人而發，本賽季技術層面強化的羅馬一直沒有上賽季反撲的面貌，內部變化值得球迷關注。"],# 教育["新總督致力提高加拿大公立教育質量　　滑鐵盧大學校長約翰斯頓先生于10月1日擔任加拿大總督職務。約翰斯頓先生還曾任麥吉爾大學長，并曾在多倫多大學、女王大學和西安大略大學擔任教學職位。　　約翰斯頓先生在就職演說中表示，要將加拿大建設成為一個“聰明與關愛的國度”。為實現這一目標，他提出三個支柱：支持并關愛家庭、兒童；鼓勵學習與創造；提倡慈善和志愿者精神。他尤其強調要關愛并尊重教師，并通過公立教育使每個人的才智得到充分發展。"] ]label_list=['體育', '科技', '社會', '娛樂', '股票', '房產', '教育', '時政', '財經', '星座', '游戲', '家居', '彩票', '時尚'] label_map = { idx: label_text for idx, label_text in enumerate(label_list) }model = hub.Module(name='ernie',task='seq-cls',load_checkpoint='./ckpt/best_model/model.pdparams',label_map=label_map) results = model.predict(data, max_seq_len=128, batch_size=1, use_gpu=True) for idx, text in enumerate(data):print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

提示：已經將模型保存在ckpt文件夾下，否則需要自己訓練一個新的模型

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用训练好的paddlepaddle模型继续训练模型和验证数据ckpt的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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