import torch from transformers import BertForSequenceClassification from accelerate import Accelerator checkpoint_path = "https://github.com/unitaryai/detoxify/releases/download/v0.1-alpha/toxic_original-c1212f89.ckpt" model_type = "bert-base-uncased" num_classes = 6 accelerator = Accelerator() loade...
我们是在进行一个文本分类的demo操作,使用的是Bert中对应的 BertForSequenceClassification 这个类。 我们直接进入这个类看一下里面函数究竟是啥情况。 6.2.2 Bert分类模型:BertForSequenceClassification 主要代码代码如下: 点击此处打开折叠代码 ##reference: transformers.modeling_bert.BertForSequenceClassificationclassBert...
我们前面提到,BertForSequenceClassification是在BertModel的基础上,添加了一个线性层 + 激活函数,用于分类。而 Huggingface 提供的预训练模型bert-base-uncased只包含BertModel的权重,不包括线性层 + 激活函数的权重。在下面,我们会使用model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", config=...
本文需要使用的预训练bert模型为使用中文维基语料训练的字符级别的模型,在Google提供的模型列表中对应的名称为'bert-base-chinese',使用更多语言语料训练的模型名称可以参见下方链接:https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT/blob/master/pytorch_pretrained_bert/modeling.py。
github.com/google-resea BERT的PyTorch模型 在这个库里,我们提供了三个PyTorch模型,你可以在modeling.py中找到: BertModel - 基本的BERT Transformer 模型 BertForSequenceClassification - 顶部带有sequence classification head的BERT模型 BertForQuestionAnswering - 顶部带有token classification head 的BERT模型, 以下是每...
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=len(y.unique())) tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased') # 将输入数据转换为BERT所需的格式 input_encodings = tokenizer(X_train, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) ...
我们可以看到BertForSequenceClassification类中调用关系如下图所示。本篇文章中我会带着大家继续读BertLayer类中的BertIntermediate和BertOutput类。 打开pytorch_pretrained_bert.modeling.py,找到BertIntermediate类,代码如下: class BertIntermediate(nn.Module): def __init__(self, config): super(BertIntermediate, se...
df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) 接下来使用transformer加载预训练模型 代码语言:txt 复制 # For DistilBERT: model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (ppb.DistilBertModel, ppb...
由于这里是文本分类任务,所以直接使用BertForSequenceClassification完成加载即可,这里需要制定对应的类别数量。 from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=17) device = torch....
NLP(二十九):BertForSequenceClassification的新闻标题分类,基于pytorch_pretrained_bert,背景BERT的问世向世人宣告了无监督预训练的语言模型在众多NLP任务中成为“巨人肩膀”的可能性,接踵而出的GPT2、XL-Net则不断将NLP从业者的期望带向了新的高度。得益于这些力作