使用教师网络 BERT 的监督信号,研究者训练得到较小的语言模型——DistilBERT。(研究者使用的是 Bert 的英语 bert-base-uncased 版本)。 按照Hinton 等人的方法,训练损失是蒸馏损失和遮蔽语言建模损失的线性组合。学生模型是 BERT 的较小版本,研究者移除了 token 类型的嵌入和 pooler(用于下一句分类任务),保留了 BER...
但是只需要把huggingface.co改成hf-mirror.com就能正常访问了。 https://hf-mirror.com/cooelf/vision_features/tree/main 这个链接点进去,不出意外,就可以访问了。 进去之后,向下的箭头,点击就能下载文件了。 bert-base-uncased链接:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-uncased/tree/main 因为我常用...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-yelp-polarity") model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-yelp-polarity", problem_type="multi_label_classification") inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt") w...
首先打开网址:https://huggingface.co/models这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型,目前一直在增长。搜索bert-base-uncased(其他的模型类似,比如gpt2等),并点击进去。 点击页面中的Files and versions,可以看到模型的所有文件。 通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。
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: ...
我们将使用较小的Bert-Base,uncased模型来完成此任务。Bert-Base模型有12个attention层,所有文本都将由标记器转换为小写。我们在亚马逊云 p3.8xlarge EC2实例上运行此模型,该实例包含4个Tesla V100 GPU,GPU内存总共64 GB。 因为我个人更喜欢在TensorFlow上使用PyTorch,所以我们将使用来自HuggingFace的BERT模型PyTorch端口...
使用教师网络 BERT 的监督信号,研究者训练得到较小的语言模型——DistilBERT。(研究者使用的是 Bert 的英语 bert-base-uncased 版本)。 按照Hinton 等人的方法,训练损失是蒸馏损失和遮蔽语言建模损失的线性组合。学生模型是 BERT 的较小版本,研究者移除了 token 类型的嵌入和 pooler(用于下一句分类任务),保留了 BER...
"bert-base-uncased") 由于BERT 模型不是为文本生成而设计的,所以我们需要做一些额外的配置。下一步是设置标记器并指定句首和句尾标记。 from transformers import BertTokenizerFast # Set tokenizer tokenizer = BertTokenizerFast.from_...
我们可以使用 Huggingface 的 EncoderDecoderModel 对象来混合和匹配不同的预训练模型。它将通过调用 .from_encoder_decoder_pretrained() 方法指定编码器/解码器模型来处理添加所需的连接和权重。在下面的示例中，我们使用 BERT base 作为编码器和解码器。from transformers import EncoderDecoderModelbert2bert = Encoder...
transformers中的一个类,用来记录BertModel的基本配置,继承自PretrainedConfig,用来初始化BERT模型,实例化bert-base-uncased模型。 from transformers import BertModel, BertConfig# 默认使用bert-based-uncased初始化configuration=BertConfig()# 初始化BertModelmodel=BertModel(configuration)# 获取模型的配置configura...