本文主要会阅读bert源码( https://github.com/google-research/bert )中run_classifier.py文件,已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extra…
(https://github.com/google-research/bert )中run_classifier.py文件,已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读,后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码。本文介绍了run_classifier.py中的主要内容,包括...
(https://github.com/google-research/bert )中run_classifier.py文件,已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读,后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码。本文介绍了run_classifier.py中的主要内容,包括不同分类任务的数...
run_classifier.py 等代码。当我们做文本相似度模型时,主要改造的是run_classifier.py。 同时,我们还应当下载bert中文预训练模型,chinese_L-12_H-768_A-12.zip解压后可以看到 bert_config.json 是BERT在训练时可选调整参数 bert_model.ckpt.meta 开头的文件是负责模型变量载入的 ...
1.2 run_classifier.py 这个模块可以用于配置和启动基于BERT的文本分类任务,包括输入样本为句子对的(如MRPC)和输入样本为单个句子的(如CoLA)。 模块中的内容包括: InputExample类。一个输入样本包含id,text_a,text_b和label四个属性,text_a和text_b分别表示第一个句子和第二个句子,因此text_b是可选的...
run_classifier.py 是一个微调过程的示例。它也构建了这个监督式模型的分类层。如果你想构建自己的分类器,请查阅该文件中的 create_model() 方法。其中提供了几个可下载的预训练模型。BERT Base 和 BERT Large 模型都有,涵盖英语和汉语等语言,还有一个在维基百科上训练的覆盖了 102 种语言的多语言模型。BERT ...
主要基于任务:run_classifier.py 一、学习率相关 代码使用了带warmup和decay的Adam(AdamWeightDecayOptimizer),这两个参数策略是动态学习率常用的,问题在于,官方代码中此两参数跟命令行参数num_train_epochs-训练轮数强关联,如果盲目修改代码而不恰当地设置num_train_epochs参数就会很糟糕。
__init__.py create_pretraining_data.py extract_features.py modeling.py modeling_test.py multilingual.md optimization.py optimization_test.py predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub.ipynb requirements.txt run_classifier.py run_classifier_with_tfhub.py ...
(*args, **kwargs) File "/home/ma-user/work/bert/scripts/../run_classifier.py", line 188, in run_classifier do_train(ds, netwithloss, load_pretrain_checkpoint_path, save_finetune_checkpoint_path, epoch_num) File "/home/ma-user/work/bert/scripts/../run_classifier.py", line 85, ...
在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。 预训练是BERT很重要的一个部分,与...