在这个文件里我们能够看到,主要是一个继承自 PretrainedConfig 的类 BertConfig的定义,以及不同BERT模型的config文件的下载路径,下方显示前三个。 代码语言:javascript 复制 BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP={"bert-base-uncased":"https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config....
第二注意到,这句话已经被分词了,而且加上了[sep]这种符号,sep在词典里面对应的是101,在input_ids里可以看到。此外还加了token_type_ids,这是区分bert中是第一句话还是第二句话。以及attention_mask 注意力掩码,如果是句子超出或者不足最大词(一般是512)就会自动补码 <class 'transformers.tokenization_utils_base...
BertForPreTraining相当于预训练模型的基类,BERT中包含两个潜在关系,一个是token的概率分布,另外是前后子句是不是顺序关系: Masked Language Modeling(MLM) Next Sentence Prediction(NSP) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased") model = BertForPreTraining.from_pretrained("googl...
我们在第一次执行BertTokenizer和BertModel中的某个模型的from_pretrained函数的时候,将会自动下载预训练模型的相关文件。Linux中默认下载到~/.cache/huggingface/transformers中。 代码如下: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = BertMode...
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。一.任务简介和数据集通过模型来判断2个句子是否连续,使用ChnSentiCorp数据集,不清楚的可以参考中文情感分… ...
我们先读取预训练的 bert-base-uncased 模型,用来进行分词,以及词向量转化 #Get text values and labelstext_values =train['final_text'].values labels=train['target'].values#Load the pretrained Tokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True) ...
接下来使用 Hugging Face的AutoTokenizer 类加载 BERT Tokenizer。 本文实际上加载 DistilBERT 作为 快速替代方案,如果需要加载 BERT,代码基本是相同的(即将 distilbert-base-uncased 替换为 Bert-base-uncased)。DistilBERT 是一种小型、快速、廉价和轻量级的 Transformer 模型,通过蒸馏 BERT 基础进行训练。根据 GLUE 语...
I need to use huggingfacebert-base-uncasedin China. I tried this on my local computer (It has VPN installed), and it is working fine. from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") ...
transformers中的一个类,用来记录BertModel的基本配置,继承自PretrainedConfig,用来初始化BERT模型,实例化bert-base-uncased模型。 from transformers import BertModel, BertConfig # 默认使用bert-based-uncased初始化 configuration=BertConfig() # 初始化BertModel ...
5. BERT训练与优化 6. BERT训练与优化 7. 1. Pre-Training 2. Fine-Tuning 3. 1. AdamW 2. Warmup BERT-based Models 基于BERT 的模型都写在/models/bert/modeling_bert.py里面,包括 BERT 预训练模型和 BERT 分类模型,UML 图如下: BERT模型一图流(建议保存后放大查看): ...