下载 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...
下载到本地文件夹bert-base-uncased,同时这些名称务必注意保证与图中的名称完全一致。然后从本地上传至自己的服务器想要存储的位置。 文件结构: |- bertLearning 项目目录 |--->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...
git clone https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git cd ./ModelZoo-PyTorch/ACL_PyTorch/built-in/nlp/Bert_Base_Uncased_for_Pytorch/ 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...
bert-base-uncased表示不区分大小写的英文模型,bert-base-chinese表示中文模型。 假设我们要下载bert-base-uncased,我们到页面:https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main,下载的文件已经在图中框出: 由于本次实战使用的是pytorch框架,所以最终我们下载下来的文件是: 【注】只下载这三个就...
1、下载模型相关文件到本地路径 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main 2、修改模型加载,注释为修改前__EOF__本文作者:userName 本文链接:https://www.cnblogs.com/pyclq/p/16589537.html关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均采用 BY-...
??假设我们要下载bert-base-uncased,我们到页面:https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main,下载的文件已经在图中框出: ??由于本次实战使用的是pytorch框架,所以最终我们下载下来的文件是: 【注】只下载这三个就够了,其他都可以不下载。
然后模型中用tuple存放了三个工具,分别是Bert需要的参数、JointBert(他的模型名字)和Bert的分词器 第二块是存放的bert预训练模型的文件位置,这个文件他论文中没有提及,所以需要自己下载 需要下载的文件如下(并不需要全部下载,如果是跑Bert那就只需要下这三个文件),下载文件完毕后,放在了文件夹bert-base-uncased ,...
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预训练模型_bert-base-uncasedfo**er 上传420.07 MB 文件格式 bin 自然语言处理 来自https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 腾讯开悟-重返秘境模型(仅到终点) 2024-09-28 10:37:01 积分:1 ...