每个.zip文件包含三个项目: 一个包含预训练权重的TensorFlow checkpoint (bert_model.ckpt),(实际上是3个文件)。 一个vocab文件(vocab.txt),用于将WordPiece映射到word id。 一个配置文件(bert_config.json),用于指定模型的超参数。 BERT的Fine-tuning 重要提示:论文里的所有结果都在单个Cloud TPU上进行了微调,Cl...
因为下载的模型为tensorflow版本,我们如果想用pytorch加载。做一下操作 ①: pip install transformers ②:解压完后直接用一条命令: transformers bert bert_model.ckpt bert_config.json pytorch_model.bin 全部评论 推荐最新楼层 01-13 10:24 衣恋_HR(准入职员工) ...
使用bert,其实是使用几个checkpoint(ckpt)文件。上面下载的zip是google训练好的bert,我们可以在那个zip内的ckpt文件基础上继续训练,获得更贴近具体任务的ckpt文件。 如果是直接使用训练好的ckpt文件(就是bert模型),只需如下代码,定义model,获得model的值 from bert import modeling #使用数据加载BertModel,获取对应的字e...
python run_pretraining.py --input_file=/tmp/tf_examples.tfrecord --output_dir=/tmp/pretraining_output --do_train=True --do_eval=True --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt --train_batch_size=32 --max_seq_length=128 --...
BERT官方ckpt文件 首先,下载好BERT官方文件,如uncased_L-12_H-768_A-12 使用如下文件代码convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py # coding=utf-8 # Copyright 2018 The HuggingFace Inc. team. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); ...
一个TensorFlow检查点(bert_model.ckpt),一个vocab文件(vocab.txt)和一个配置文件(bert_config.json)。 如果你想对这些预训练模型进行端到端的微调,参见这份具体操作: https://github.com/google-research/bert/blob/master/README.md#fine-tuning-with-bert ...
一个TensorFlow检查点(bert_model.ckpt),一个vocab文件(vocab.txt)和一个配置文件(bert_config.json)。 如果你想对这些预训练模型进行端到端的微调,参见这份具体操作: https://github.com/google-research/bert/blob/master/README.md#fine-tuning-with-bert ...
2 下载预训练模型 ① 解压后得到vocab.txt(词表,里边全部为小写),bert_config.json(模型参数),bert_model(包含三个ckpt三个文件。二进制文件,存放了模型预训练权重等)。新建文件夹BERT_BASE_UNCASED_DIR,将几个文件放入BERT_BASE_UNCASED_DIR下。 ② ...
这个脚本将TensorFlow checkpoint(以bert_model.ckpt开头的三个文件)和相关的配置文件(bert_config.json)作为输入,并为此配置创建PyTorch模型,从PyTorch模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中,可以使用 torch.load() 导入(请参阅extract_features.py,run_classifier.py和run_squad...
预训练模型下载下来之后,进行解压,然后将tf模型转为对应的pytorch版本即可。对应代码如下: exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py \ --tf_checkpoint_path$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ ...