keras search engine

keras-search-engine

Dokumen sederhana dan mesin pencari gambar diimplementasikan di Keras

Fitur

• Pengkodean Level Dokumen Menggunakan Sarung Tangan Tanah
• Dukung pencarian teks lengkap menggunakan embedding sarung tangan
• Pengindeksan Dokumen Dukungan melalui API Web
• Pencarian Gambar Dukungan
• Dukungan Pengindeksan Gambar Melalui API Web
• Dokumen Auto-Encoding Menggunakan LSTM Encoder-Decoder Dengan Embedding Sarung tangan

Penggunaan

Menjalankan Server API Web

Goto keras_search_engine_web direktori dan jalankan perintah berikut:

python flaskr.py

Sekarang navigasikan browser Anda ke http: // localhost: 5000 dan Anda dapat mencoba

• Pencarian Buku Cerita (yang dengannya pengguna memasukkan permintaan pencarian pada buku cerita yang dimuat dari keras_search_engine_train/data/teks)
• Pencarian gambar (yang digunakan pengguna mengunggah gambar untuk mencari di antara gambar yang disimpan di keras_search_engine_train/data/gambar)

Invoke Web API untuk mengindeks dan mencari dokumen teks

Dengan server API Web berjalan, Anda dapat mengindeks dokumen baru dengan menghubungi API web berikut:

http://localhost:5000/index_text

Misalnya yang berikut ini adalah perintah CURL untuk memanggil API Web untuk mengindeks beberapa dokumen:

curl -H ' Content-Type application/json ' -X POST -d ' {"doc":"Whether you think that you can, or that you can ' t, you are usually right. " }' http://localhost:5000/index_text
curl -H 'Content-Type application/json' -X POST -d '{ " doc " : " Try to learn something about everything and everything about something. " }' http://localhost:5000/index_text
curl -H 'Content-Type application/json' -X POST -d '{ " doc " : " You can avoid reality, but you cannot avoid the consequences of avoiding reality. " }' http://localhost:5000/index_text
curl -H 'Content-Type application/json' -X POST -d '{ " doc " : " A mathematician is a device for turning coffee into theorems. " }' http://localhost:5000/index_text
curl -H 'Content-Type application/json' -X POST -d '{ " doc " : " In theory, there is no difference between theory and practice. But in practice, there is. " }' http://localhost:5000/index_text
curl -H 'Content-Type application/json' -X POST -d '{ " doc " : " I find that the harder I work, the more luck I seem to have. " }' http://localhost:5000/index_text

Untuk menanyakan menggunakan API Web, Anda dapat menghubungi API Web berikut:

curl -H ' Content-Type application/json ' -X POST -d ' {"query":"mathematician and coffee", "limit": 3, "model": "glove"} ' http://localhost:5000/search_text

Invoke Web API untuk mengindeks dan mencari gambar

Dengan server API Web berjalan, Anda dapat mengindeks gambar baru dengan menelepon API web berikut melalui permintaan pos:

http://localhost:5000/index_image

Anda dapat menanyakan gambar serupa dengan memanggil permintaan pos API web berikut:

http://localhost:5000/search_image/10

di mana 10 adalah batas jumlah gambar yang dikembalikan

Gunakan SearchengineClient

Ada juga kelas SearchengineClient di keras_search_engine_client, kode sampel terlihat seperti:

 from keras_search_engine_client . search_engine_client import SearchEngineClient
client = SearchEngineClient ()

# text indexing and search
doc_count = client . doc_count ()
if doc_count < 4 :
    client . index_text ( 'Whether you think that you can, or that you can.' )
    client . index_text ( 'Try to learn something about everything and everything about something.' )
    client . index_text ( 'You can avoid reality, but you cannot avoid the consequences of avoiding reality.' )
    client . index_text ( 'A mathematician is a device for turning coffee into theorems.' )
    client . index_text ( 'In theory, there is no difference between theory and practice. But in practice, there is.' )
    client . index_text ( 'I find that the harder I work, the more luck I seem to have.' )
client . search_text ( query = 'mathematician and coffee' , limit = 3 , model = 'glove' )
client . search_text ( query = 'mathematician and coffee' , limit = 3 , model = 'doc-encoder' )

# image indexing and search
client . index_image ( './images/Pokemon7.png' )
client . search_image ( './images/Pokemon1.jpg' , 6 )

Konfigurasikan untuk dijalankan di GPU di Windows

• Langkah 1: Ubah TensorFlow menjadi TensorFlow-GPU di Persyaratan.txt dan instal TensorFlow-GPU
• Langkah 2: Unduh dan instal CUDA® Toolkit 9.0 (harap dicatat bahwa saat ini CUDA® Toolkit 9.1 belum didukung oleh TensorFlow, oleh karena itu Anda harus mengunduh CUDA® Toolkit 9.0)
• Langkah 3: Unduh dan unzip Cudnn 7.4 untuk cuda@ toolkit 9.0 dan tambahkan folder bin dari direktori unzip ke $ jalur $ lingkungan windows Anda