|--->bert-base-uncased 下载好的bert-base-uncased预训练模型的文件,放在名为bert-base-uncased文件夹下 |--->run.py 加载执行预训练模型的文件 run.py代码如下: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("./bert-base-uncased") model = BertModel.from_pretra...
Bert下载和使用(以bert-base-uncased为例) Bert官方github地址:https://github.com/google-research/bert?tab=readme-ov-file 在github下载: 在huggingface(地址)下载config.json和pytorch_model.bin 将github下载的解压,并将huggingface下载的config.json和pytorch_model.bin放到解压后的文件夹: 测试: fromtransformers...
文件说明 Bert_Base_Uncased_for_Pytorch ├── bert_config.json //bert_base模型网络配置参数 ├── bert_base_get_info.py //生成推理输入的数据集二进制info文件 ├── bert_preprocess_data.py //数据集预处理脚本,生成二进制文件 ├── ReadMe.md //此文档 ├── bert_base_uncased_atc.sh /...
bert-base-uncased链接:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-uncased/tree/main 因为我常用的是pytorch版本,所以需要下载的东西为: 这些文件都放到一个文件夹里,然后用transformers库调用即可。 from transformers import BertModel,BertTokenizer BERT_PATH = '/my-bert-base-uncased' tokenizer = BertToken...
在bert-base-uncased页面下载以下5个文件 下载好之后将它们共同放于同一文件夹xxx下 加载 在inference脚本内的load_model函数增加模型路径指定就是了args.text_encoder_type = 'xxx' def load_model(model_config_path: str, model_checkpoint_path: str, device: str = "cuda"): try: args = SLConfig.from...
想象一下——你正在从事一个非常酷的数据科学项目，并且应用了最新的最先进的库来获得一个好的结果!几...
model_name='bert-base-uncased'model=BertModel.from_pretrained(model_name) 1. 2. 3. 4. 4. 加载BERT模型 下载模型后,我们可以直接使用它。在Python中,模型默认保存在当前工作目录的.cache文件夹中。我们可以使用以下代码查看模型的保存位置: print(model.save_pretrained()) ...
设置环境变量,指定预训练模型文件和语料地址 exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12exportGLUE_DIR=/path/to/glue_data 在bert源码文件里执行run_classifier.py,基于预训练模型进行fine-tune python run_classifier.py \--task_name=MRPC\--do_train=true\--do_eval=true\--data_di...
新建文件夹BERT_LARGE_CASED_DIR,将几个文件放入BERT_LARGE_CASED_DIR下。 3 微调 3.1 SQuAD 1.1 3.1.1 BERT_BASE_UNCASED_DEV 首先下载Squad 1.1的数据集,得到train-v1.1.json和dev-v1.1.json。在bert-master目录下新建文件夹SQUAD_DIR _v1,将train-v1.1.json和dev-v1.1.json放入其中,链接: ...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('E:/Projects/bert-pytorch/bert-base-uncased-vocab.txt')# 加载bert模型,这个路径文件夹下有bert_config.json配置文件和model.bin模型权重文件 bert=BertModel.from_pretrained('E:/Projects/bert-pytorch/bert-base-uncased/')s="I'm not sure, this can work, lol ...