model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=is_training, input_ids=input_ids, //词向量序列维度(batch_size,每一句话的最大长度);Eg:(8,128) input_mask=input_mask, //词向量序列维度(batch_size,每一句话的最大长度);Eg:(8,128) token_type_ids=segment_ids, //词向量序列维度...
要在Python中使用BERT模型,我们首先需要安装transformers库,这是由Hugging Face开发的一个流行的NLP库。可以通过以下命令安装: pipinstalltransformers torch 1. 加载BERT模型 下面是加载BERT模型和分词器的示例代码: fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel# 加载BERT分词器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('ber...
我们在预训练的BERT模型基础上添加一个分类层。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fromtensorflow.keras.layersimportDensefromtensorflow.keras.modelsimportModelclassBertClassifier(Model):def__init__(self,bert):super(BertClassifier,self).__init__()self.bert=bert self.dropout=tf.keras.layers...
你完全可以举一反三,直接使用它来做多类别(multi-class)分类任务,例如三分类情感分析(正向、负向、中性)之类。 这时候,《如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类?》一文中其他的代码,都是可以复用的。 你只需要调整一下测量指标(Evaluation Metrics)。 例如说,f1 分数专门针对二分类。你用它衡量多分类任务,...
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)。
接下来,我们需要加载BERT模型。在Python代码中输入以下代码: model=BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') 4.7 定义损失函数和优化器 然后,我们需要定义损失函数和优化器。在Python代码中输入以下代码: criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=5e-5) ...
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。
首先,安装必要的Python包,包括TensorFlow和Transformers(Hugging Face的库)。 pip install tensorflow transformers 2.2 加载预训练BERT模型 我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型和对应的分词器(Tokenizer)。 import tensorflowastffromtransformers import BertTokenizer, TFBertModel ...
国庆节前突然对如何计算 BERT 的参数量感兴趣,不过一直看不明白网上的计算过程,索性下载 BERT 源代码阅读一番。这篇文章记录阅读 BertModel 类(核心代码实现)时写的一些笔记,反正我也是纸上谈兵,所以不需要太关注数据处理和 Finetune 相关部分,最后附上计算 BERT 参数量的过程仅供参考。代码...
Transformers库是Python中常用的NLP库,提供了大量预训练模型和工具,方便用户进行模型训练和评估。首先,我们需要安装Transformers库。在终端中运行以下命令: pip install transformers 接下来,我们将进行数据准备。假设我们有一个中文文本数据集,其中包含多个文本对,每个文本对都有相应的标签,表示它们是否相似。我们可以使用...