--model_type=bert --model_name_or_path=prev_trained_model/bert-base-chinese --task_name="tnews"--do_train --do_eval --do_lower_case --data_dir=./chineseGLUEdatasets/tnews --max_seq_length=128 --per_gpu_train_batch_size=16 --per_gpu_eval...
(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...
bert-base-chinese是BERT在中文语境下的预训练模型,本文将介绍bert-base-chinese模型的用法和应用。 一、安装和导入BERT库 在使用bert-base-chinese之前,首先需要安装并导入相应的库和模块。可以使用pip命令安装bert-for-tf2库,然后使用import语句将其导入到代码中。 ```python !pip install bert-for-tf2 import ...
size在 bert-chinese中默认值是2 SegmentPosition信息分离上句和下句ifuse_token_type:iftoken_type_idsisNone:raiseValueError("`token_type_ids` must be specified if""`use_token_type` is True.")token_type_table=tf.get_variable(name=token_type_embedding_name,shape=[token_type_vocab_size,width],i...
对于中文模型,我们使用[Bert-Base, Chinese](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip)。为了下载该模型,可能需要使用梯子。如果需要下载其他的模型(英文以及其他语言),可以在[Bert](https://github.com/google-research/bert)里的Pre-trained models找到下载链接。
bert_model: 所使用的bert预训练模型,这里我们一般用到的是bert-base-chinese task_name:训练任务的名称,其实就是用来获取我们为每个任务自定义的Processor类 model_save_pth: 训练完的模型参数的保存地址 max_seq_length:字符串的最大长度,越长需要越多的计算量,一般设置64或128 ...
本文的demo地址,需要下载BERT-Base, Chinese模型,放在根目录下 2,加载BERT 官方的源码中已经有如何使用BERT的demo。demo中使用了TPUEstimator 封装,感觉不好debug。其实BERT的加载很简单。 直接看代码 importtensorflowastffrombertimportmodelingimportos# 这里是下载下来的bert配置文件bert_config=modeling.BertConfig.from...
BERT-base模型:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 注意:开源版本不包含MLM任务的权重;如需做MLM任务,请使用额外数据进行二次预训练(和其他下游任务一样)。 模型简称语料Google下载百度网盘下载 RBT6, ChineseEXT数据[1]-TensorFlow(密码hniy) ...
multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased.tar.gz", 'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz", } BERT_CONFIG_NAME = 'bert_config.json' TF_WEIGHTS_NAME = 'model.ckpt'...
BERT-Base, Chinese:Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 多语言模型支持的语言是维基百科上语料最大的前100种语言(泰语除外)。多语言模型也包含中文(和英文),但如果你的微调数据仅限中文,那么中文模型可能会产生更好的结果。