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# Interface de entrada e saída para o TensorFlow algoritmo de classificação de texto
Cada um dos modelos pré-treinados listados nos TensorFlow Hub Models pode ser ajustado a qualquer conjunto de dados composto por frases de texto com qualquer número de classes. O modelo pré-treinado anexa uma camada de classificação ao modelo de incorporação de texto e inicializa os parâmetros da camada com valores aleatórios. A dimensão de saída da camada de classificação é determinada com base no número de classes detectadas nos dados de entrada.
Lembre-se de como formatar seus dados de treinamento para entrada no TensorFlow modelo de Classificação de Texto.
+ **Formato de entrada de dados de treinamento:** um diretório contendo um arquivo `data.csv`. Cada linha da primeira coluna deve ter rótulos de classe inteiros entre 0 e o número de classes. Cada linha da segunda coluna deve ter os dados de texto correspondentes.
Veja a seguir um exemplo de um arquivo de entrada CSV. Observe que o arquivo não deve ter nenhum cabeçalho. O arquivo deve ser hospedado em um bucket do Amazon S3 com um caminho semelhante ao seguinte: `s3://bucket_name/input_directory/`. Observe que o rastreamento `/` é obrigatório.
```
| | |
|---|---|
|0 |hide new secretions from the parental units|
|0 |contains no wit , only labored gags|
|1 |that loves its characters and communicates something rather beautiful about human nature|
|...|...|
```
## Treinamento incremental
Você pode semear o treinamento de um novo modelo com artefatos de um modelo que você treinou anteriormente com SageMaker IA. Um treinamento incremental economiza tempo de treinamento quando você deseja treinar um novo modelo com dados iguais ou semelhantes.
**nota**
Você só pode semear um modelo de Classificação de Texto de SageMaker IA com outro TensorFlow modelo de Classificação de Texto treinado em SageMaker IA. TensorFlow
Você pode usar qualquer conjunto de dados para treinamento incremental, desde que o conjunto de classes permaneça o mesmo. A etapa de treinamento incremental é semelhante à etapa de ajuste, mas em vez de começar com um modelo pré-treinado, você começa com um modelo já ajustado.
Para obter mais informações sobre como usar o treinamento incremental com o TensorFlow algoritmo SageMaker AI Text Classification, consulte o exemplo de caderno [Introdução à JumpStart Classificação de Texto](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb).
## Inferência com a classificação de texto - algoritmo TensorFlow
Você pode hospedar o modelo ajustado que resulta do seu treinamento de Classificação de TensorFlow Texto para inferência. Qualquer formato de texto bruto para inferência deve ser do tipo de `application/x-text` conteúdo.
A execução da inferência resulta em valores de probabilidade, rótulos de classe para todas as classes e o rótulo previsto correspondente ao índice da classe com a maior probabilidade codificada no formato JSON. O TensorFlow modelo Text Classification - processa uma única string por solicitação e gera somente uma linha. Veja a seguir um exemplo de resposta no formato JSON.
```
accept: application/json;verbose
{"probabilities": [prob_0, prob_1, prob_2, ...],
"labels": [label_0, label_1, label_2, ...],
"predicted_label": predicted_label}
```
Se `accept` estiver definido como `application/json`, o modelo só gera probabilidades.