fine-tuning # 存储每一个batch的loss loss_collect = [] for i in trange(10, desc='Epoch'): for step, batch_data in enumerate( tqdm_notebook(train_dataloder, desc='Iteration')): batch_data = tuple(t.to(device) for t in batch_data) batch_seqs, batch_seq_masks, batch_seq_segments...
|-- common_flags.py # 通用命令行参数 |-- create_finetuning_data.py # 生成tfrecord格式的微调数据(依赖classifier_data_lib.py) |-- create_pretraining_data.py # 生成预训练数据(只有重新预训练整个模型时才使用,本次不用) |-- custom_metrics.py # 自定义文件,用于计算自定义metrics |-- do_pred...
self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "fine_tuning_train_data.tsv")), "train") #此处的名字和文件夹中的训练集的名字要保持一致 def get_dev_examples(self, data_dir): """See base class.""" return self._create_examples( self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "fine_tuning_val_data...
基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战 基于BERT fine-tuning的中文标题分类实战 标签:机器学习,BERT 技术研究与问题解决 粉丝-36关注 -18 +加关注 0 0 升级成为会员
1.预训练。Bert预训练有两个任务，MLM跟NSP，其中NSP已经被多个论文验证为非必要。所以我建议如果楼主在...
colab上基于tensorflow2的BERT中文文本多分类finetuning 整体背景 本文实现了在colab环境下基于tf-nightly-gpu的BERT中文多分类,如果你在现阶段有实现类似的功能的需求,相信这篇文章会给你带来一些帮助。 准备工作 1.环境: 硬件环境: 直接使用谷歌提供的免费训练环境colab,选择GPU...
在GitHub上已经存在使用多种语言/框架依照Google最初release的TensorFlow版本的代码进行实现的Pretrained-BERT,并且都提供了较为详细的文档。本文主要展示通过极简的代码调用Pytorch Pretrained-BERT并进行fine-tuning的文本分类任务。 下面的代码是使用pytorch-pretrained-BERT进行文本分类的官方实现,感兴趣的同学可以直接点进去...