importosfromtransformersimportBertTokenizerimporttorchfrombert_get_dataimportBertClassifierimportpandasaspdbert_name='./bert-base-chinese'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert_name)device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")save_path='./bert_checkpoint'model=BertClassifier()mo...
BertForSequenceClassification是 BERT 模型的具体任务形式,这里我们用它来处理文本分类问题。 3. 加载模型 接下来,我们需要加载 BERT 预训练模型。可以使用以下代码: # 加载预训练的 BERT Tokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 加载预训练的 BERT 模型,指定输出类的数量(这里假设是2...
BERT要求输入文本在训练前经过适当的预处理,例如Tokenization和Padding。我们将使用transformers库中的BERT tokenizer。 fromtransformersimportBertTokenizer# 初始化BERT tokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 文本Tokenization和Paddingdefpreprocess_data(data):tokens=tokenizer.batch_encode_pl...
2.2 加载预训练BERT模型 我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型和对应的分词器(Tokenizer)。 import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, TFBertModel # 加载预训练的BERT分词器和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from...
我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型和对应的分词器(Tokenizer)。 代码语言:python 代码运行次数:43 运行 AI代码解释 importtensorflowastffromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModel# 加载预训练的BERT分词器和模型tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=TFBertModel....
在自然语言处理(NLP)领域,BERT模型因其强大的预训练能力和广泛的应用场景,成为许多开发者和研究者的首选工具。本文将围绕MRPC(Microsoft Research Paraphrase Corpus)数据集,详细讲解基于BERT模型的项目参数配置与数据集处理方法,帮助读者快速上手实战操作。
2.2 加载预训练BERT模型 我们使用Hugging Face的Transformers库加载预训练的BERT模型和对应的分词器(Tokenizer)。 import tensorflowastffromtransformers import BertTokenizer, TFBertModel # 加载预训练的BERT分词器和模型 tokenizer= BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') ...
我们需要从 fast-bert 以及它依赖的软件包pytorch_pretrained_bert读入一些预置函数。 代码语言:javascript 复制 from fast_bert.dataimport*from fast_bert.learnerimport*from fast_bert.metricsimport*from pytorch_pretrained_bert.tokenizationimportBertTokenizer ...
我们需要从 fast-bert 以及它依赖的软件包pytorch_pretrained_bert读入一些预置函数。 fromfast_bert.dataimport*fromfast_bert.learnerimport*fromfast_bert.metricsimport*frompytorch_pretrained_bert.tokenizationimportBertTokenizer 之后,是参数设定。 DATA_PATH = Path('demo-multi-label-classification-bert/sample/data...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")# 分词器分词sequence="Using a Transformer network is simple"tokens=tokenizer.tokenize(sequence)print(tokens)# ['Using', 'a', 'Trans', '##former', 'network', 'is', 'simple']# 切分出的 tokens 转换为对应的 token IDids=tokenizer.co...