基本是继承自BertPreTrainedModel,针对BertModel的结果进行引入参数(调用BertModel的参数都是一致的),构建基于Bert结果的线性模型等。 其不同点在于:不同任务头按照其任务逻辑的构建方式是不一样的,比如BertForQuestionAnswering、BertForTokenClassification的预测是针对token维度的,所以其应用头构建是利用output[0]。而Bert...
我们将改写BertForSequenceClassification类以使其满足多标签分类的要求。 class BertForMultiLabelSequenceClassification(PreTrainedBertModel): """BERT model for classification. This module is composed of the BERT model with a linear layer on top of the pooled output. """ def __init__(self, config, ...
当然,也可以选择不微调,Huggingface的Transformer库里提供了很多已经可以直接拿来解决不同下游任务的预训练模型,例如BertForQuestionAnswering,BertForSequenceClassification等等。那么BERT是怎么进行预训练的呢?BERT是针对两个任务进行预训练的。 1. Masked Language Model 简单来说,这个预训练任务就是一个完型填空的任务,即...
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=...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classBertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):def__init__(self,...
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...
model=BertForSequenceClassification.from_pretrained( self.model_name, num_labels=self.num_label) model.to(self.device) train_loader= DataLoader(train_dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=True) val_dataloader= DataLoader(val_dataset, batch_size=self.batch_size, shuffle=True) ...
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...
BertForTokenClassificationclass是一个包装 BERT 模型并在 BERT 模型之上添加线性层的模型,将充当token级分类器。基于BertForTokenClassificationclass来创建基于 BERT 的实体抽取模型非常简单,见下面代码: classBertModel(nn.Module): def__init...
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese') 接下来,我们将使用训练数据对模型进行训练。以下是一个简单的示例代码: # 划分训练数据为输入和标签 train_inputs = tokenizer(train_data['text1'], train_data['text2'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') ...