#因为本案例中是处理多类分类问题,则使用分类交叉熵作为我们的损失函数。EPOCHS=5model=BertClassifier()LR=1e-6train(model,df_train,df_val,LR,EPOCHS
因为之前主要使用的框架是Pytorch,因此fine-tune的代码也主要参考了pytorch版的bert复现代码(https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT)。 先做的是文本分类任务,主要参考了examples/run_classifier.py(https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT/blob/master/examples/run_classifier.py),可以...
print_every_batch = 5 bert_classifier_model = BertCLassificationModel() optimizer = optim.SGD(bert_classifier_model.parameters(), lr=lr, momentum=0.9) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): print_avg_loss = 0 for i in range(batch_count): inputs = batch_train_inp...
如果数据集中的文本是中文的,需要使用bert-base-chinese模型。 fromtorchimportnnfromtransformersimportBertModelclassBertClassifier(nn.Module):def__init__(self,dropout=0.5):super(BertClassifier,self).__init__()self.bert=BertModel.from_pretrained('bert-base-cased')self.dropout=nn.Dropout(dropout)self.l...
PyTorch教程-16.7。自然语言推理:微调 BERT 在本章前面的部分中,我们为 SNLI 数据集上的自然语言推理任务(如第 16.4 节所述)设计了一个基于注意力的架构(第16.5节)。现在我们通过微调 BERT 重新审视这个任务。正如16.6 节所讨论的 ,自然语言推理是一个序列级文本对分类问题,微调 BERT 只需要一个额外的基于 MLP...
Bert在生产环境的应用需要进行压缩,这就要求对Bert结构很了解,这个仓库会一步步解读Bert源代码(pytorch版本)。仓库地址在 https://github.com/DA-southampton/NLP_ability 代码和数据介绍 首先 对代码来说,借鉴的是这个仓库 我直接把代码clone过来,放到了本仓库,重新命名为b...
这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。 关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-BERTgithub.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 在前两篇文章中我分别介绍了数据预处理部分和部分的模型 周剑:一起读Bert文本...
classBertClassifier(nn.Module):def__init__(self,num_labels:int,BERT_MODEL_NAME,freeze_bert=False):super().__init__()self.num_labels=num_labels self.bert=BertModel.from_pretrained(BERT_MODEL_NAME)# hidden sizeofBERT,hidden sizeofour classifier,and numberoflabels to classify ...
BERT Pytorch源码:https://github.com/hichenway/CodeShare/tree/master/bert_pytorch_source_code HuggingFace Transformers:https://github.com/huggingface/transformers BERT 输入 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。在每个token序列中,BERT 期望输入有两个特殊标记: [CLS] :这是每个sequence的第一个to...
这个脚本将TensorFlow checkpoint(以bert_model.ckpt开头的三个文件)和相关的配置文件(bert_config.json)作为输入,并为此配置创建PyTorch模型,从PyTorch模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中,可以使用 torch.load() 导入(请参阅extract_features.py,run_classifier.py和run_squad...