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...
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BertModelmodel=BertModel(configuration)# 获取模型的配置configura...
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...
importtorchfromtransformersimportBertModel,BertTokenizer# 这里我们调用bert-base模型,同时模型的词典经过小写处理model_name='bert-base-uncased'# 读取模型对应的tokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)# 载入模型model=BertModel.from_pretrained(model_name)# 输入文本input_text="Here is some t...
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模型。
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...
这里我们使用了’bert-base-uncased’预训练模型中的tokenizer来进行编码。我们还指定了padding和truncation参数,以确保所有输入的文本都具有相同的长度。四、建立模型接下来,我们需要建立用于文本分类的BERT模型。我们可以使用Hugging Face提供的BertForSequenceClassification模型: from transformers import BertForSequenceClassifi...
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 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需要该文...
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...
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...