criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=5e-5) 4.8 训练模型 最后,我们需要训练模型。在Python代码中输入以下代码: num_epochs=3forepochinrange(num_epochs):forbatchindataloader:input_ids=batch['input_ids'].to(device)attention_mask=batch['attention_mask'...
modeling.py的31-106行定义了一个BertConfig类,即BertModel的配置,在新建一个BertModel类时,必须配置其对应的BertConfig。BertConfig类包含了一个BertModel所需的超参数,除词表大小vocab_size外,均定义了其默认取值。BertConfig类中还定义了从python dict和json中生成BertConfig的方法以及将BertConfig转换为pyth...
复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文里,给你讲过迁移学习的范例 ULMfit (Universal language model fine-tuning for text classification)。 其原理就是首先让一个深度神经网络在海量文本上自监督学习(self-supervised learning)。 自监督和非监督(unsupervised)学习的区别,在于自监督学习,实...
def train(model, device, trainLoader, opt, epoch): model.train() loss_sum, count = 0, 0 for batch_index, batch_con in enumerate(trainLoader): batch_con = tuple(p.to(device) for p in batch_con) pred = model(batch_con) opt.zero_grad() loss = loss_fn(pred, batch_con[-1]) ...
python例子: github.com/qhduan/bert- py文本分类 qhduan/bert-model py文本分类 - 不更新BERT参数 qhduan/bert-model 上面两个版本的区别相当于,一个在tensorflow_hub.load的时候,trainable=True,另一个trainable=False node: nodejs文本分类 github.com/qhduan/bert- NodeJS的文本分类模型训练 简单的例子 下面...
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # Put the model in "evaluation" mode, meaning feed-forward operation. model.eval() 接下来,让我们获取网络的隐藏状态。 torch.no_grad禁用梯度计算,节省内存,并加快计算速度(我们不需要梯度或反向传播,因为我们只是运行向前传播)。
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.eval() def run_inference(in_tensor): with torch.no_grad(): out_tensor = model(in_tensor.permute(2,0,1).unsqueeze(0)) prob,clas = torch.softmax(out_tensor,dim=1).max(dim=1) ...
我们希望能从患者住院期间的临床记录来预测该患者未来30天内是否会再次入院,该预测可以辅助医生更好的选择治疗方案并对手术风险进行评估。在临床中治疗手段...
Jacob and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.[2] Jeremy Howard and Sebastian Ruder. 2018. Universal language model fine-tuning for text classification. In ACL...
我们使用的是tensorflow,所以引入的是TFBertModel。如果有使用pytorch的读者,可以直接引入BertModel。 通过from_pretrained() 方法可以下载指定的预训练好的模型以及分词器,这里我们使用的是bert-base-uncased。前面对bert-based 有过介绍,它包含12个堆叠的encoder,输出的embedding维度为768。