model = BertForTokenClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english") inputs = tokenizer( "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt" ) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits pred...
接下来,我们需要建立用于文本分类的BERT模型。我们可以使用Hugging Face提供的BertForSequenceClassification模型: from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=len(set(labels))) 这里我们指定了预训练模型的路径,以及分类任...
在这段代码中,BertForSequenceClassification在BertModel基础上,增加了nn.Dropout和nn.Linear层,在预测时,将BertModel的输出放入nn.Linear,完成一个分类任务。除了BertForSequenceClassification,还有BertForQuestionAnswering用于问答,BertForTokenClassification用于序列标注,比如命名实体识别。 transformers中的各个API还有很多其他...
现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的官方预训练模型),并提供一个转换脚本。 BERT-base和BERT-lar...
专门用于执行MLM任务的BERT模型,这个模型添加了一个头部,专门用于预测掩码位置的token。 BertForNextSentencePrediction: 用于执行NSP任务的BERT模型,这个模型可以预测第二个句子是否是第一个句子的逻辑后继。 BertForSequenceClassification: 这个类在BERT基础上添加了一个分类头部,用于序列级别的分类任务,例如情感分析。
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) 训练模型 训练我们的模型包括定义训练循环、指定损失函数、优化器和额外的训练参数。下面是我们设置和运行训练循环的方法。 复制 from transformers import Trainer, TrainingArguments ...
添加huggingface hub里面的模型 只要有模型名就可以导入tokenizer和model 无需导入config # 这里导入Huggingface里面有的模型:hfl/chinese-roberta-wwm-ext# 使用预训练模型的权重,生成分词器tokenizer= BertTokenizerFast.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")# 载入模型model= BertForSequenceClassification.from...
BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己想做的任务。比如单文本分类,transformers库提供了BertForSequenceClassification类。 代码语言:javascript 复制 classBertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):def__init__(self,config):super().__init__...
现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的官方预训练模型),并提供一个转换脚本。
我们将使用BertForSequenceClassification类来加载我们的模型,该模型已经为序列分类任务进行了预训练。以下是我们这么做的方法。 复制 from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', ...