5. 分类模型训练 后续将划分训练集与测试集,并使用LR模型进行分类 代码语言:javascript 复制 train_features,test_features,train_labels,test_labels=train_test_split(features,labels)lr_clf=LogisticRegression()lr_clf.fit(train_features,train_labels)lr_clf.score(test_features,test_labels) 作为参考,该数据集...
5.warmup & lr_decay 最后,看看结论 作为一个NLPer,bert应该是会经常用到的一个模型了。但bert可调参数很多,一些技巧也很多,比如加上weight-decay, layer初始化、冻结参数、只优化部分层参数等等,方法太多了,每次都会纠结该怎么样去finetune,才能让bert训练的又快又好呢,有没有可能形成一个又快又好又准的大体...
语料很小时,参数量很大但数据很少,会欠拟合:可以按词频把脱敏数据映射到中文BERT的词汇中,使用对照词汇的权重去做脱敏BERT的初始化,可以加速脱敏BERT的收敛速度 2、如何基于脱敏语料使用NSP任务? 对于文本匹配,没有办法去构造一个NSP任务的样本格式,并不一定非得用NSP任务,如AlBERT使用的SOP任务 和文本匹配对应的,可...
接下来就是常见的深度学习训练方法了,这里使用AdamW优化器,其他优化器也可以根据需要进行选择,具体的参考PyTorch的官方文档。 lr = 0.00005 optimizer = torch.optim.AdamW(optimizer_grouped_parameters, lr=lr) 下面是具体的训练代码: 在测试数据上评估模型 现在我们已经训练了用于抽取实体的BERT模型。在前面数据集准备...
fromtransformersimportAdamWimporttorch# 准备优化器optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)# 训练模型model.train()forepochinrange(3):forbatchintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(**batch)loss=outputs.loss loss.backward()optimizer.step() ...
0005)lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')model.to(device)# 训练模型 num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs):for images, targets in trainloader:ima...
parameters(), lr=2e-5) loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() # 使用二元交叉熵损失函数 # 训练模型 model.train() for epoch in range(50): # 训练轮数可以根据需要进行调整 for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = model(**batch) # 获取logits和attention_mask ...
# LR model model_bert = LogisticRegression() # train model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr) # predict pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 检查分类准确性: from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_val, pred_bert)) 即使数据集的规模如此小,也可以轻...
欢迎来到自然语言处理 (NLP) 的变革世界。在这里,人类语言的优雅与机器智能的精确性相遇。NLP 看不见的力量为我们所依赖的许多数字交互提供了动力。各种应用程序使用此自然语言处理指南,例如聊天机器人回答您的问题,搜索引擎根据语义定制结果,以及语音助手为您设置提醒。
# 超参数 EPOCHS = 10 # 训练的轮数 BATCH_SIZE = 8 # 批大小 MAX_LEN = 300 # 文本最大长度 LR = 1e-5 # 学习率 WARMUP_STEPS = 100 # 热身步骤 T_TOTAL = 1000 # 总步骤 In [ ] # 调用bert模型用的tokenizer tokenizer = ppnlp.transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chine...