2.BertForQuestionAnswering Pytorch下载好transformers后,点击进入源代码: defrequires_backends(obj, backends):ifnotisinstance(backends, (list, tuple)): backends=[backends] name= obj.__name__ifhasattr(obj,"__name__")elseobj.__class__.__name__ifnotall(BACKENDS_MAPPING[backend][0]()forbackendin...
to_json_string(self):将配置保存为 json 字符串。 2.BertForQuestionAnswering Pytorch下载好transformers后,点击进入源代码: def requires_backends(obj, backends): if not isinstance(backends, (list, tuple)): backends = [backends] name = obj.__name__ if hasattr(obj, "__name__") else obj.__c...
对于我们的任务,我们将使用来自Transformers库的BertForQuestionAnswering类。 model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') 预计下载需要几分钟,因为...
1 class BertForQuestionAnswering(nn.Module): 2 """ 3 用于建模类似SQuAD这样的问答数据集 4 """ 5 def __init__(self, config, bert_pretrained_model_dir=None): 6 super(BertForQuestionAnswering, self).__init__() 7 if bert_pretrained_model_dir is not None: 8 self.bert = BertModel.fro...
对于我们的任务,我们将使用来自Transformers库的BertForQuestionAnswering类。 代码语言:javascript 复制 model=BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') ...
from transformers import BertForQuestionAnswering, BertTokenizer import 1. 2. 现在,我们下载并加载模型。我们使用bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad模型,它是在SQUAD数据集上微调过的: model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking...
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad') BERT 使用词块标记化。在 BERT 中,稀有词被分解成子词/片段。 Wordpiece 标记化使用## 来分隔已...
本实验主要介绍基于寒武纪 MLU370,使用寒武纪高性能算子,完成同等于 BertForQuestionAnswering 模型所能支持的问答任务。 基于寒武纪 MLU370 高性能大算子,您可以读取SQuAD 数据集,对相应的统计结果进行评估。 2. 实验目标 掌握使用寒武纪 MLU370 大算子进行模型推理的基本方法。
BertForQuestionAnswering需要继承BertPretrainedModel;实例化BERT;在BERT后面加入一层全连接,连接的神经元的数目2,表示的是答案开始位置和答案结束位置输出。 In [ ] class BertForQuestionAnswering(BertPretrainedModel): def __init__(self, bert, dropout=None): super(BertForQuestionAnswering, self).__init__...
BertForQuestionAnswering - 顶部带有token classification head 的BERT模型, 以下是每类模型的一些细节。 1 . BertModel BertModel是一个基本的BERT Transformer模型,包含一个summed token、位置和序列嵌入层,然后是一系列相同的self-attention blocks(BERT-base是12个blocks, BERT-large是24个blocks)。