1. 加载编码工具 首先需要加载一个编码工具,这里使用bert-base-chinese的实现,代码如下: #第2章/加载编码工具 from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False, ) 参数pretrained_model_...
from transformers import BertTokenizer # 加载预训练字典和分词方法 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False, ) sents = [ '选择珠江花园的原因就是方便。', '笔记本的键盘确实爽。', '房间太小。其他的都一般。
config.json:Bert模型内部结构的配置信息,包括隐藏层大小,注意力头数,encoder层数,dropout比率等,transformers中BertModel需要该文件来倒入预训练模型,BertConfig需要该文件来倒入预训练模型的配置字典 pytorch_model.bin:PyTorch框架中用于保存模型权重的二进制文件,Bert预训练的参数结果保存在该文件中,transformers中BertModel...
from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig # 首先要import进来 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-chinese') config.update({'output_hidden_states':True}) # 这里直接更改模型配置 model = BertModel.from_pretr...
中文数据集使用sougou-mini数据集(训练集4000个样本,测试集495个样本,共5个输出类别),预训练模型采用bert-base-chinese。代码基本与英语数据集差不多,只要修改 预训练模型,数据集加载 和 最大长度为128,输出类别。以下是不同的代码之处: import numpy as np from transformers import AutoTokenizer, DataCollator...
model=BertModel(configuration)# 获取模型的配置configuration=model.config BertConfig继承自父类PretrainedConfig,因此可以调用父类的from_pretrained方法来直接加载模型 # 加载bert-based-chineseconfiguration=BertConfig.from_pretrained("bert-based-chinese") BertTokenizer分词器 # 定义class transformers.BertTokenizer...
本节中使用transformers框架调用bert-base-chinese预训练模型,登陆Huggingface官网手动下载到本地官网地址 预训练模型下载 分别下载五个文件,每个文件各自的作用如下 config.json:Bert模型内部结构的配置信息,包括隐藏层大小,注意力头数,encoder层数,dropout比率等,transformers中BertModel需要该文件来倒入预训练模型,BertConfig...
>>>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。
在原始的BERT中,对于中文,并没有使用分词工具,而是直接以字为粒度得到词向量的。所以,原始的中文BERT(bert-base-chinese)输入到BERT模型的是字向量,Token就是字。后续有专门的研究去探讨,是否应该对中文进行必要的分词,以词的形式进行切分,得到向量放入BERT模...
OSError: ./bert-base-chinese doesnotappear to have a file named config.json. Checkout'https://huggingface.co/./bert-base-chinese/None'foravailable files. 那么,如果checkpoint文件有tokenizer.json和config.json: 1 说明: 使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还...