1、上传模型的概念 在机器学习和深度学习领域，"上传模型"通常指的是将训练好的模型保存到某个位置，以便后续使用或分享，而不是直接通过KerasNLP库进行上传操作。但在这里，我们可以理解为保存和分享模型。 当程序员使用KerasNLP构建并训练了一个模型后，可能想要保存这个模型以便后续使用或分享给他人。在Keras（KerasNLP基于Keras构建）中，你可以很容易地保存和加载模型。 保存

目录 简介 导入 基本批量大小和学习率 计算按比例分配的批量大小和学习率 政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ 本文目标：使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练。 简介 分布式训练是一种在

目录 简介 设置 下载数据 解析数据 数据标记化 格式化数据集 建立模型 训练我们的模型 解码测试句子（定性分析） 解码测试句子（定性分析） 评估我们的模型（定量分析） 10 个轮次后，得分如下： 政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在

1、GPT2Tokenizer 用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式，主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作，以便在神经网络中使用 keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary, merges, **kwargs) 参数说明  vocabulary：一个字典，包含词汇表的映射关系。键是单词，值是对应的索引。merges：一个列表，包含合并规则。