使用transformers中预训练好的BERT模型(bert-base-uncased) 我们可以先来看一下bert模型的输入输出: 代码语言:javascript 复制 from transformersimportBertTokenizer,BertModel # 初始化分词器和模型 tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')sente...
from_pretrained('bert-base-uncased').to(device) 模型和数据附件中都有,运行的适合需要将模型和数据的路径修改为自己的路径 小结 使用BERT在IMDB数据集上进行情感分类的实战取得了令人满意的结果。通过本次实战,我们深入了解了BERT模型的工作原理和训练方法,并获得了宝贵的实践经验。
1. bert-base-uncased, 110M parameters 2. bert-large-uncased, 340M parameters 通过阅读本文将了解以下知识:1. 预训练任务 MLM 和 NSP 是什么?2. BERT 模型的输入和输出,以及一些与 Transformer 不同的地方。3. 以 BERTBASE 为例,计算模型的总参数量。 ... BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Tr...
可以直接用df.head 查看dataframe的前五行,看看数据集长啥样。 1df.head 然后就输出: 导入预训练DistilBERT模型和tokenizer1model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb.DistilBertTokenizer,'distilbert-base-uncased') 2 3## Want BERT instead of distilBERT? Uncomment the ...
文章中用到的数据集下载网址为:https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv。下载DistillBERT模型文件,网址为:https://www.kaggle.com/abhishek/distilbertbaseuncased。 原文中这部分的代码讲解比较多,我这边忽略过去了,笔者想按自己的思路来处理,因...
使用transformers中预训练好的BERT模型(bert-base-uncased) 我们可以先来看一下bert模型的输入输出: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel# 初始化分词器和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') ...
model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb.DistilBertTokenizer, 'distilbert-base-uncased')## Want BERT instead of distilBERT? Uncomment the following line:#model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.BertModel, ppb.BertTokenizer, 'bert-base-uncased'...
from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=5) 3. 模型训练接下来,我们将使用训练数据对模型进行训练。在训练之前,我们需要将文本数据转换为模型可以理解的格式。我们可以使用分词器将文本转换为ID序列,并将标签转换为PyTorch张量: # 将文本数据转换为ID序列并打乱顺序 inputs = tokenizer(X_train, return_...
4#model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.BertModel, ppb.BertTokenizer, 'bert-base-uncased') 5 6# Load pretrained model/tokenizer 7tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights) 8model = model...
1model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb.DistilBertTokenizer,'distilbert-base-uncased') 2 3## Want BERT instead of distilBERT? Uncomment the following line: 4#model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.BertModel, ppb.BertTokenizer, 'bert-base...