# 将配置信息加载到config当中 config = BertConfig() #以config为配置对象创建模型(不引入权重) model = BertModel(config) 若要加载已经训练过的模型,我们可以使用from_pretrained() 方法: from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased") 观察一下config文件中的内容:...
下面我们使用Trainer进行BERT模型微调,给出英语、中文数据集上文本分类的示例代码。 BERT微调 使用datasets模块导入imdb数据集(英语影评数据集,常用于文本分类),加载预训练模型bert-base-cased的tokenizer。 import numpy as np from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding import datasets checkpoint = ...
>>>from transformersimportBertModel>>>model=BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese") BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为词向量,再将词向量进行多层的Transformer Encoder的复杂变换。 forward()方法的入参有input_ids...
# 具体代码见 https://huggingface.co/transformers/task_summary.html 下面说几个关键点 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(r"./bert-base-cased-finetuned-mrpc/") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pre...
checkpoint='bert-base-cased'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc')deftokenize_function(sample):returntokenizer(sample['sentence1'],sample['sentence2'],truncation=True)tokenized_datasets=raw_datasets.map(tokenize_function,batched=True)data_col...
下面两行代码会创建 BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 >>> from transformers import BertTokenizer>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用...
4. 优化器：选择优化算法，影响训练过程的稳定性和效率。5. 损失函数：定义目标函数，指导模型优化过程。以英语影评数据集为例，加载预训练模型bert-base-cased的tokenizer，进行文本 tokenize。最大长度设为300，同时使用data_collector为DataCollatorWithPadding。加载分类模型，输出类别为2。设置compute_...
Yeah, but failed anyway. Then I tried using "BertTokenizer" instead of "Autotokenizer", still failed, however, the tracebacks are different. SSLError:HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co',port=443): Max retries exceededwithurl: /bert-base-cased/resolve/main/vocab.txt (Caused bySSLError(...
标识符(如上面的'bert-base-cased')可以用来指定加载 Model Hub 中的任何兼容 BERT 架构的模型。目前可用的 BERT 权重在这里查看。 保存方法 保存一个模型与加载模型同样简单,使用save_pretrained()方法: model.save_pretrained("directory_on_my_computer") ...
'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-config.json", 'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-config.json", ...