解决:transformers-cli convert --model_type bert --tf_checkpoint ./chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt --config ./chinese_L-12_H-768_A-12/config.json --pytorch_dump_output ./chinese_L-12_H-768_A-12/pytorch_model.bin
Tensorflow 的BERT向量转Pytorch,验证一致性 最近在做古代汉语的BERT训练以及向量提取。遇到了TF和Torch模型的互转问题。现记录如下:(BERT-base同理,直接把我的siku_bert改成chinese_L-12_H-768_A-12) importpandasaspdfromtransformersimportBertConfig,BertForPreTraining,load_tf_weights_in_bertfromtransformers.uti...
wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 预训练模型下载下来之后,进行解压,然后将tf模型转为对应的pytorch版本即可。对应代码如下: exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 python convert_...
--vocab_file=chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \ #中文数据要微调的原始bert模型,这个自行下载,和run_classifier.py放同一级的路径 --bert_config_file=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \ --init_checkpoint=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ -...
wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 1. 预训练模型下载下来之后,进行解压,然后将tf模型转为对应的pytorch版本即可。对应代码如下: export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 ...
autotokenizer =FullTokenizer("data/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt"); 需要传入一个词汇文件(vocab)作为输入。我们那个Bert项目,也是有自己的词汇文件的。 将文本切词成token autotokens = tokenizer.tokenize(line); 把token向量化 autoids = tokenizer.convertTokensToIds(tokens); ...
chinese_L-12_H-768_A-12.zip后解压，⾥⾯有5个⽂件 bert_config.json bert_model.ckpt.data-00000-of-00001 bert_model.ckpt.index bert_model.ckpt.meta vocab.txt 使⽤bert仓库⾥的将此模型转化为pytorch版本的，这⾥我的⽂件夹位置为：D:\Work\BISHE\BERT-Dureader\data\chinese_L-12_H...
Tongjilibo/bert-chinese_L-12_H-768_A-12 chinese-bert-wwm-ext HFL hfl/chinese-bert-wwm-ext hfl/chinese-bert-wwm-ext bert-base-multilingual-cased google-bert bert-base-multilingual-cased bert-base-multilingual-cased MacBERT HFL hfl/chinese-macbert-basehfl/chinese-macbert-large hfl/chinese-...
在server安装完后,启动服务,比如:bert-serving-start -model_dir /home/pretained_models/chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12 -num_worker=4 通过model_dir参数可以自行指定不同类型的BERT的模型路径,我这里使用的是哈工大发布的WWM-EXT版。在client上的测试代码: ...
在Bert的预训练模型中,主流的模型都是以tensorflow的形势开源的。好在Transformers提供了一份可以转换的接口。 官方演示如下: export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12transformers-cli convert--model_type bert\--tf_checkpoint$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt\--config$BERT_BASE_DIR/...