(1)https://github.com/LeeJuly30/BERTCpp 转换pytorch的预训练模型到pb文件,用C++去加载 (2)知乎的BERT加速工作:https://github.com/zhihu/cuBERT 上述工作间接参考本工作,工作比较底层(C++/CUDA) (3)《那一年,让我整个人升华的C++BERT项目》 讲述了一个小姐姐用BERT做C++改造的故事: https://www.sohu.co...
你可以在GitHub里找到这个数据集,所以我们可以直接把它导入到pandas dataframe里。 1df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) ...
BERT 官方项目地址:https://github.com/google-research/bert 最后,这个项目可以在 CPU、GPU 和 TPU 上运行,但是在有 12GB 到 16GB 显存的 GPU 上,很可能模型会发生显存不足的问题。因此读者也可以在 Colab 先试着使用 BERT,如下展示了在 Colab 上使用免费 TPU 微调 BERT 的 Notebook: ...
链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/ 本文约4600字,建议阅读8分钟 本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在 NLP 领域大火,...
BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练,而是采用新的masked language mod
当然,我们需要在data_dir下有测试数据,测试完成后会在output_dir路径下生成一个test_results.tsv文件,该文件包含了测试用例和相似度probabilities 总结 除了相似度计算,以上的代码完全能够用来做文本二分类,你也可以根据自己的需求来修改Processor,更多的细节大家可以参阅github源码。
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
GitHub Advanced Security Enterprise-grade security features Copilot for business Enterprise-grade AI features Premium Support Enterprise-grade 24/7 support Pricing Search or jump to... Search code, repositories, users, issues, pull requests... Provide feedback We read every piece of feedback...
bert-as-service 是一个第三方项目,Github 地址: hanxiao/bert-as-service。可以对 Bert 实现 feature extract的用法,即将一个不定长的句子编码为一个定长的向量。该项目对 Bert 官方代码封装实现了 web 后端,以 web 接口的形式提供句子编码服务。 一些问题 这个项目做的不是很完善,譬如 bert-as-service 分为...
项目地址:github.com/google-resea 微调预训练 BERT 该项目表示原论文中 11 项 NLP 任务的微调都是在单块 Cloud TPU(64GB RAM)上进行的,目前无法使用 12GB - 16GB 内存的 GPU 复现论文中 BERT-Large 模型的大部分结果,因为内存匹配的最大批大小仍然太小。但是基于给定的超参数,BERT-Base 模型在不同任务上的...