# 主题分析模型预测后端

**Repository Path**: n9705/bert_classify_backend

## Basic Information

- **Project Name**: 主题分析模型预测后端
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-01-12
- **Last Updated**: 2022-01-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 主题分析模型后端
1. 将训练好的模型放入"src/work/model/load_hot_22_3w"下，注意模型的命名，tensorflow的模型文件由三个部分构成，如：
    ```
   model_best.ckpt.data-00000-of-00001
   model_best.ckpt.index
   model_best.ckpt.meta
   ```
   则该模型名字为model_best.ckpt，注意checkpoint文件的模型名字，后端启动的时候将加载该文件中指定的模型
2. "src/work/mydata/"保存着主题的标签文件，包括了主题名和主题id，主题名和主题id是一一对应的
   - *主题id是主题名在数据库中对应的id，如果数据库中主题名对应的id变了，这边记得修改*
3. 指定"src/work/hyperparameters.py"中参数，不过一般不需要怎么修改
4. 启动项目
    ```shell
   进入17服务器
   conda activate bert_backend
   cd 项目根目录
   sh run.sh
   ```
5. 停止后端进程：
    ```shell
    lsof -i tcp:1234  # 查找端口1234的进程
    kill 进程号
    ```