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...
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=...
GPTLMHeadModel的作用和BertForSequenceClassification相同,是将GPTModel计算出的hidden_states过一个任务层,然后输出计算得到的logits class GPTLMHeadModel(torch.nn.Module): def __init__(self, config, version='gpt'): super(GPTLMHeadModel, self).__init__() self.version = version self.gpt = GPTMod...
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。
https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models 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 ...
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) ...
https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models 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 ...
If I try to run either transformers.BertForSequenceClassification.from_pretrained('bertlm_model') or transformers.TFBertModel.from_pretrained('bertlm_model', from_pt = True) all is fine! Environment OS: Ubuntu 18.04 Python version: 3.7.5 PyTorch version: 1.3.1 Transformers version (or branch...
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) ...