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....
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...
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...
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。
一、BERT-base-uncased简介 BERT-base-uncased是一个包含110M参数的预训练模型,其“base”表示基础版,“uncased”则意味着模型在训练和预测过程中会将所有文本转换为小写,不区分大小写。这一特性使得模型在处理英文文本时能够更加灵活地捕捉语义信息。 二、下载BERT-base-uncased模型 由于BERT模型的官方托管平台(如Hugg...
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。
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 //onnx模型...
最后还需要一个txt文件来存放词典。 总结一下,BERT的预训练参数文件里有3个文件:1)参数数据;2)模型配置信息;3)txt词典。 [2.2] 预训练参数文件的挑选与下载 BERT的参数文件有很多个版本: 上面框出来的是我比较常用的两个。bert-base-uncased表示不区分大小写的英文模型,bert-base-...
bert-base-uncased预训练模型_bert-base-uncased fo**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 (0)踩踩(0) 所需:1积分