步骤一:访问Hugging Face官网首先,您需要访问Hugging Face官网(https://huggingface.co/)。Hugging Face是一个开源机器学习模型库,提供了大量预训练模型的下载服务。步骤二:搜索BERT-Base-Chinese模型在Hugging Face官网的搜索框中输入“BERT-Base-Chinese”,然后按下“Enter”键进行搜索。搜索结果中应该会出现BERT-Base...
使用transformers_tasks代码库中的prompt_tasks/PET时,需要下载pytorch版本的bert中文模型(bert-base-chinese),模型位于hugging face官网,Models - Hugging Face:点击模型后进入“Files and versions”即可…
pytorch中:使用bert预训练模型进行中文语料任务,bert-base-chinese下载。1.网址:https://huggingface.co/bert-base-chinese?text=%E5%AE%89%E5%80%8D%E6%98%AF%E5%8F%AA%5BMASK%5D%E7%8B%97 2.下载: 下载 在这里插入图片描述 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 cup_leo 粉丝- 2 关注- 1 +加关注...
特别是BERT-Base-Chinese模型,针对中文文本处理进行了优化,为中文NLP任务提供了强大的支持。本文将详细介绍BERT-Base-Chinese模型文件的下载方法,并简述其在实际应用中的一些建议。 一、BERT-Base-Chinese模型简介 BERT-Base-Chinese是基于BERT架构的中文预训练模型,它通过在海量的中文语料上进行无监督学习,掌握了丰富的...
此处介绍的实例是bert用于掩码预测(MLM)任务,也就是预训练bert模型的时候常用的任务,这里我们要实现的是:加载下载的bert-base-chinese模型的参数到我们自己搭建的BertMLM模型中,用于初始化,然后对BertMLM模型进行训练——微调(BertMLM模型为:BERT模型的embeddings+BERT模型的12层encoder+线性分类层cls。因为transformers库...