输出36output =model(input_id, mask)37#计算损失38batch_loss =criterion(output, train_label)39total_loss_train +=batch_loss.item()40#计算精度41acc = (output.argmax(dim=1) ==train_label).sum().item()42total_acc_train +=acc43#模型更新44model.zero_grad()45batch_loss.backward()46optimiz...
padding='max_length', # 填充到最大长度 max_length = 35, # 经过数据分析,最大长度为35 truncation=True, return_tensors="pt") for text in df['text']] # Dataset会自动返回Tensor self.labels = [label for label in df['label']] def __getitem__(self, idx): return self.texts[idx], s...
max_length=500, return_tensors='pt', return_length=True) #input_ids:编码之后的数字 #attention_mask:是补零的位置是0,其他位置是1 input_ids = data['input_ids'] attention_mask = data['attention_mask'] token_type_ids = data['token_type_ids'] labels = torch.LongTensor(labels) #print(d...
以文本分类任务为例，训练数据应包含text与label两列，建议保存为CSV格式。使用BertTokenizer进行分词处理时，需注意设置max_length参数控制序列长度，padding=’max_length’保证批次内序列对齐。创建PyTorchDataset类时需要实现__len__和__getitem__方法，其中__getitem__应返回input_ids、attention_mask及labels三个张量...
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128) outputs = model(**inputs) predictions = outputs.logits.argmax(-1) 以上步骤展示了如何使用bert-base-chinese来训练一个文本分类模型。根据具体任务的不同,可能还需要调整模型结构、数据处理方式、训练参数等。
Size (batch_size x Sequence length, in sentence length) Data Type Format input_ids batch_size x 320 INT32 ND input_mask batch_size x 320 INT32 ND segment_ids batch_size x 320 INT32 ND Output Output Size (batch_size x Number of classes) Data Type Format output/Max ...
同时,还需要将输入数据转换为Tensor形式,并将其形状设置为[batch_size, sequence_length, embedding_size]。 4. 将输入数据传入BERT模型进行前向传播。BERT模型会输出每个词语的嵌入向量,这些向量可以表示词语的语义信息。 5. 对输出结果进行处理。可以使用mean pooling或max pooling等方法将每个词语的嵌入向量聚合为一...