如何使用tensorflow hub.module访问嵌入？

TensorFlow Hub 是一个用于共享可重用机器学习模型组件的库

首先，确保已安装 TensorFlow 和 TensorFlow Hub。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow tensorflow_hub

导入所需的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

选择一个 TensorFlow Hub 模块。这是一个预训练的嵌入模型，例如用于自然语言处理的 "gnews-swivel-20dim" 模块：

module_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1"

使用 hub.load() 函数加载模块：

embed = hub.load(module_url)

使用模块的签名函数将文本转换为嵌入向量。大多数预训练模块都有一个签名函数，例如 "default"：

input_text = ["Hello world!", "How are you?"]
embeddings = embed(input_text)
print(embeddings)

这将输出一个形状为 (len(input_text), embedding_dim) 的张量，其中 embedding_dim 是嵌入向量的维度。

这是一个完整的示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

module_url = "https://tfhub.dev/google/tatf2-preview/gnews-swivel-20dim/1"
embed = hub.load(module_url)

input_text = ["Hello world!", "How are you?"]
embeddings = embed(input_text)
print(embeddings)