bert-base-uncased 錵 錵開つ聲音 1枚 CC0 自然语言处理 0 4 2023-11-22 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 vocab.txt tokenizer_config.json tokenizer.json config.json pytorch_model.bin vocab.txt (0.22M) 下载 [PAD] [unused0] [unused1] [unused2] [unused3] [unused4] [unused5] [...
'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt", 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt", 'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/be...
--data_dir=./glue --vocab_file=./uncased/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt --bert_config_file=./uncased/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json --init_checkpoint=./uncased/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=32 --learning_rate...
Bert模型结构参考HuggingFace的BERT结构。主要包括BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler三部分。参考了HuggingFace的bert_base_uncased预训练模型的结构参数,总共包含了12层Transformer。vocab_size为bert_base_uncased预训练模型的字典大小,hidden_size为768,attention_head_num为12,intermediate_size为3072。
BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters pytorch的bert预训练模型(pretrained_model_name_or_path): 1PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP ={2'bert-base-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab....
因为实际项目中我们主要识别中文,所以选择最后一个“bert-base-chinese”作为我们的BERT预训练模型。下载完成解压之后会得到bert_config.json和pytorch_model.bin两个文件,然后加上之前的词表vocab.txt一起复制到我们的bert_model目录下。该过程即可完成。
bert预训练模型下载地址(可以用迅雷下载): PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP ={'bert-base-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt",'bert-large-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt",'bert-base-...
相应的vocab的文件下载地址为: PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP={ 'bert-base-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt", 'bert-large-uncased':"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt", ...
labels = [label for label in dataset['train'].features.keys() if label not in ['ID', 'Tweet']]id2label = {idx:label for idx, label in enumerate(labels)}label2id = {label:idx for idx, label in enumerate(labels)}tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")def ...
可以使用任何一种方式,看看预训练模型中的实际文件是什么。当下载BERT-Base, Uncased,这些是3个重要文件,如下所示: 代码语言:javascript 复制 BERT_VOCAB=‘uncased-l12-h768-a12/vocab.txt'BERT_INIT_CHKPNT=‘uncased-l12-h768-a12/bert_model.ckpt’BERT_CONFIG=‘uncased-l12-h768-a12/bert_config.json’...