:os.makedirs(ckpt_dir)state_dict=model.state_dict()defto_tf_var_name(name:str):forpatt,repliniter(var_map):name=name.replace(patt,repl)return"{}".format(name)defcreate_tf_var(tensor:np.ndarray,name:str,session:tf.Session):tf_dtype=tf.dtypes.as_dtype(tensor.dtype)tf_var=tf.get_varia...
-vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ --train_batch_size=32 \ --learning_rate=2e-5 \ --num_train_epochs=3.0 \ --output_dir=/tmp/domainc_output/...
我们首先通过tf.train.NewCheckpointReader来直接读取google官网给的bert-base模型的ckpt文件,这种方法的好处是,我们不需要重新加载model模型,就可以看到保存的所有节点。 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow ckpt_model_path = "chinese_L-12_H-768_A-...
1.下载预训练的BERT模型参数文件,如(https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip),解压后的目录应包含bert_config.json,bert_model.ckpt.data-00000-of-00001,bert_model.ckpt.index,bert_model_ckpt.meta和vocab.txt五个文件。 2.将自己的数据集统一放到一个目录...
--init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size=32 \ --max_seq_length=128 \ --max_predictions_per_seq=20 \ --num_train_steps=20 \ --num_warmup_steps=10 \ --learning_rate=2e-5 参数都比较容易理解,通常我们需要调整的是num_train_steps、num_warmup_steps和learn...
后面使用的模型服务端,使用的是.pb格式的模型文件,所以需要把生成的ckpt格式模型文件转换成.pb格式的模型文件。 我这里提供了一个转换工具:freeze_graph.py,使用如下: usage: freeze_graph.py [-h] -bert_model_dir BERT_MODEL_DIR -model_dir MODEL_DIR [-model_pb_dir MODEL_PB_DIR] ...
checkpoint_path = '../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt' dict_path = '../bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt' token_dict = {} with codecs.open(dict_path, 'r', 'utf8') as reader: for line in reader: ...
init_string = ", *INIT_FROM_CKPT*" (" name = %s, shape = %s%s", , var.shape, init_string) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) #二、获取BERT模型的输出 output_layer = model.get_sequence_output()# 这个获取每个token的output 输出[batch_size, seq_...
对下载的压缩文件进行解压,可以看到文件里有五个文件,其中bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的,而vocab.txt是训练时中文文本采用的字典,最后bert_config.json是BERT在训练时,可选调整的一些参数。 修改processor 任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入,而BERT代码中processor就是负责对模型的输入...
= data.v2i["<PAD>"]], ) t0 = t1 os.makedirs("./visual/models/%s" % name, exist_ok=True) model.save_weights("./visual/models/%s/model.ckpt" % name) def export_attention(model, data, name="bert"): model.load_weights("./visual/models/%s/model.ckpt" % name) # save attention...