"cl-tohoku/bert-base-japanese-char-whole-word-masking", "TurkuNLP/bert-base-finnish-cased-v1", "TurkuNLP/bert-base-finnish-uncased-v1", "wietsedv/bert-base-dutch-cased", # See all BERT models at https://huggingface.co/models?filter=bert ] 简单来说就是上述的这些model,组成其网络结构的...
从huggingface下载预训练模型的地址:https://huggingface.co/models 在搜索框搜索到你需要的模型。 来到下载页面: 注意,这里常用的几个预训练模型,bert-base-cased、bert-base-uncased及中文bert-base-chinese。其中前两个容易混淆。bert-base-cased是区分大小写,不需要事先lower-case;而bert-base-uncased不能区分大小...
下面两行代码会创建BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 >>> from transformers import BertTokenizer >>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: >>> encoded_input = tokenizer("...
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-cased", output_attentions=True, output_hidden_states=True, return_dict=True) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") config.max_position_embeddings = max_length model = BertModel(config) model = model.eval() display(model) #...
下面两行代码会创建BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 代码语言:javascript 复制 >>>from transformersimportBertTokenizer>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') ...
Hugging Face是一个专注于NLP技术的公司,提供了很多预训练的模型以及数据集供直接使用,包括很多大家可能已经了解过的模型,例如bert-base、roberta、gpt2等等。其官网地址为:https://huggingface.co/ 除了提供预训练的模型外,Hugging Face提供的transformers库也是在NLP社区非常热门的库。并且transformers的库同时支持pytorch...
这时候,字节第二快的男人要站出来了(第一快是我mentor),手把手教你怎么让训练时间缩短一半。 训练BERT 首先我们要安装Transformers库,这很简单: pip install transformers 1. 然后我们直接把官方的例子拷贝下来,这里我们用的是GLUE任务,地址是https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples...
首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 >>> from transformers import BertTokenizer>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: >>> encoded_input = tokenizer("...
下面我们下载预训练好的BERT模型。我们可以从https://huggingface.co/models页面查看所有可用的预训练模型。我们使用的是bert-base-uncased模型,它基于12个编码器层、并且在小写的标记中训练,表示向量的大小为768。 下载并加载预训练的bert-base-uncased模型: ...
from transformers import AutoTokenizer bert_model_name = "bert-base-cased" xlmr_model_name = "xlm-roberta-base" bert_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(bert_model_name) xlmr_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(xlmr_model_name) 通过对一小段文字的编码,我们也可以检索到每个模型在预...