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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 >>>from transformersimportBertTokenizer>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 ...
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("...
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) ...
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...
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...
考虑到网络规模,我们得到的性能结果非常有趣:DistilBERT-cased fine-tuned 模型在开发集上的 F1 得分为 87.1,只比完整的 BERT-cased fine-tuned 模型少 2 分!(F1 得分 88.7)。 如果您想详细了解蒸馏过程,可以参阅我们的专题文章。 专题文章 https://medium.com/huggingface/distilbert-8cf3380435b5 ...
在BERT 的 GitHub 页面 中对推荐进行预处理是实现最大化模型性能的关键。使用 HuggingFace 进行预训练有一个局限性:它在训练前将整个语料库读入内存(该代码正在快速更改,因此这一问题可能很快就会解决)。这使得在没有大量内存的情况下,在大型语料库上进行预训练是不切实际的。
首先,让我们安装HuggingFace所需的所有主要模块。下面是如何在Jupyter上做到这一点: !pip install datasets !pip install tokenizers !pip install transformers 然后我们像这样加载数据集: from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("wikiann", "bn") 最后检查标签名称: label_names = dataset["trai...