EPOCHS = 5 model = BertClassifier() LR = 1e-6 train(model, df_train, df_val, LR, EPOCHS) 在训练的这一步会非常耗时间,用GPU加速了,也需要大概39分钟.因为BERT模型本身就是一个比较大的模型,参数非常多。 最后一步测试的时候,测试的准确率还是比较高的。达到 99.6% 模型的保存。这个在原文里面是...
AI代码解释 classBertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):def__init__(self,config):super().__init__(config)self.num_labels=config.num_labels self.config=config self.bert=BertModel(config)classifier_dropout=...self.dropout=nn.Dropout(classifier_dropout)self.classifier=nn.Linear(config.hidden...
使用预训练的BERT完成自然语言推断任务,仅需定义一个基于多层感知机的分类器BERTClassifier(),用于接收BERT模型最终输出的[CLS] token,经过两层全连接层的非线性映射(self.hidden(cls_token_len, hidden),self.output(hidden, 3)),即可获得最终的分类结果。具体实现方式,如下图所示: 值得注意的是,在使用SNLI train...
(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) (classifier): Linear(in_features=768, out_features=2, bias=True) ) 经过观察AutoModelForSequenceClassification和AutoModelForTokenClassification的模型架构一模一样,即分类与实体识别的模型架构一模一样。两者都是在基础的Bert模型尾部添加dropout和classifier层。 Q:它...
-bert_model_dir $BERT_BASE_DIR \ -model_dir $TRAINED_CLASSIFIER/$EXP_NAME \ -max_seq_len 128 \ -num_labels 3 1. 2. 3. 4. 5. 执行成功后可以看到在model_dir目录会生成一个classification_model.pb文件。 转为.pb格式的模型文件,同时也可以缩小模型文件的大小,可以看到转化后的模型文件大约是39...
主要解读分类器部分的源码,代码及注释在run_classifier.py文件,欢迎小伙伴们fork。 2. 数据处理模块 数据处理模块主要负责数据读入和预处理功能。 数据处理主要由数据处理器DataProcessor来完成。根据不同的任务会有不同的数据处理器子类,这里的不同表现在数据读入方式和数据预处理方面。
class TFBertForSequenceClassification(tf.keras.Model): def __init__(self, num_labels, *inputs, **kwargs): super().__init__() self.num_labels = num_labels # self.bert = tf_bert_layer self.classifier = tf.keras.layers.Dense( ...
模型构建在 modeling.py 之中(BertModel 类),基本上与原始的 Transformer 编码器完全一样。run_classifier.py 是一个微调过程的示例。它也构建了这个监督式模型的分类层。如果你想构建自己的分类器,请查阅该文件中的 create_model() 方法。其中提供了几个可下载的预训练模型。BERT Base 和 BERT Large 模型都有...
预训练的BERT模型bert被送到用于下游应用的BERTClassifier实例net中。在BERT微调的常见实现中,只有额外的多层感知机(net.output)的输出层的参数将从零开始学习。预训练BERT编码器(net.encoder)和额外的多层感知机的隐藏层(net.hidden)的所有参数都将进行微调。 我们通过该函数使用SNLI的训练集(train_iter)和测试集(te...
由于我们要做的是文本多分类任务，可以在 run_classifier.py 基础上面做调整。这里简单介绍一下这个脚本本来的任务，也就是 BERT 示范的其中一个任务。这个例子是在 Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC) corpus 数据集上面做微调，数据集仅包含 3600 个样本，在 GPU 上面几分钟就可完成微调。此数据集可以用...