3 ⽂本特征提取 3.1 ⼀个句⼦的特征提取 inputs = tokenizer("中⽂", return_tensors="pt") # "pt"表⽰"pytorch"outputs = bert(**inputs)tokenizer会在⽂本开始和结尾分别添加[CLS]和[SEP]标记,返回给inputs的是⼀个字典:key value 'input_ids'tensor([[ 101, 704, 3152, 102]])...
打开上面的链接,找到要使用的模型并下载相应的版本,如BERT-wwm-ext, Chinese PyTorch版 接着解压到某个目录中,如D:\Program\pretrained_bert_models\chinese_wwm_ext_pytorch 将文件bert_config.json重命名为config.json,此时含有三个文件:config.json、pytorch_model.bin、vocab.txt fromtransformersimportBertTokenizer...
—基于 transformers 如何使用 BERT预训练模型提取文本特征? 1 安装第三方库 transformers transformers使用指南 transformers安装 pip install transformers 2 加载预训练模型 2.1 在线加载 import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel # 根据模型名称加载 # 第一次会在线加载模型,并且保存至用户子目录...