基于bert-base-chinese的二分类任务-代码示例 使用hugging-face中的预训练语言模型bert-base-chinese来完成二分类任务,整体流程为: 1.定义数据集 2.加载词表和分词器 3.加载预训练模型 4.定义下游任务模型 5.训练下游任务模型 6.测试 具体代码如下: 1.定义数据集 import torch from datasets import load_from_di...
代码链接:ymcui/cmrc2018 3、加载模型 BERT模型我们直接下载来自HuggingFace上由Google发布的(bert-base-chinese)预训练模型。 当然也可以直接执行下面的代码,会自动下载模型权重并加载模型: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = AutoModelForSequenc...
下载bert:https://github.com/google-research/bert下载bert预训练模型:https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 三、数据准备: 将你的语料分成3个文件,分别为train.csv,test.csv,dev.csv三个(我使用的是csv文件,它与tsv区别就是分隔符号的不同,我直接将csv的...
bert-base-chinese 使用示例bert-base-chinese使用示例 下面是使用bert-base-chinese的示例代码: ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') text = "你好,...
使用bert-base-chinese模型的参数进行初始化的代码如下: import torch.nn as nn from transformers import BertForMaskedLM class BertMLM(nn.Module): def __init__(self, bert_path): super(BertMLM, self).__init__() # 加载bert_path目录下的bert模型,并用该模型的参数初始化BertMLM模型。 self.bert ...
在工程的根目录，新建文件夹“bert_base_chinese”，将下载的模型放进去，如下图：image-20211112150810927...
在预处理结束后,我们可以使用TensorFlow构建bertbasechinese模型。BERT模型由多个Transformer层组成,其中包括自注意力机制和前馈神经网络。为了使用bertbasechinese模型,我们可以从Google的BERT GitHub页面上下载预训练的权重,然后将其加载到我们的模型中。 以下是一个简单的示例代码,展示了如何构建和加载bertbasechinese模型: ...
预训练模型下载下来之后,进行解压,然后将tf模型转为对应的pytorch版本即可。对应代码如下: exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py \ --tf_checkpoint_path$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ ...
一、Bert-Base-Chinese概述 Bert-Base-Chinese是由谷歌开发的Bert模型的中文版本。它是基于Transformer架构的深度双向变换器,通过大规模无标签的中文文本进行预训练。在预训练过程中,Bert模型学习了语言的上下文有关信息,从而提取出丰富的语义表示。 二、安装与配置 要使用Bert-Base-Chinese,首先需要在Python环境中安装相...
(3)不论哪种对抗基本都要求知道自己模型中的embedding的参数名,现在用的最多的就是bert,笔者这里打印了一下pytorch-transformers的bert-base-chinese模型层名: 可以看到整个emb应该是word_embeddings+position_embeddings+token_type_embeddings,但是为了便于实现是对word_embeddings矩阵直接扰动的,如果用 bert的话,下面代...