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。
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...
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...
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...
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...
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。
对于中文数据集，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。最大长度设置为128，输出类别调整为5。代码基本与英语数据集相似，只需进行相应的修改。模型评估时，已输出各项指标。单独进行模型评估，有助于量化模型性能，为后续动态量化...
OSError: Can't load tokenizer for'bert-base-chinese'. If you were trying to load it from'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-base-chinese' is the correct path to a directory containing all relevant...