pip install torch transformers 接下来,我们将通过一个简单的例子来展示如何使用PyTorch-Pretrained-BERT进行文本分类任务。假设我们有一个数据集,其中包含一些文本和对应的标签,我们的目标是预测这些文本的类别。首先,我们需要导入所需的库和预训练BERT模型。在这个例子中,我们将使用BERT-Base-Chinese模型: from transform...
self.bert = BertModel.from_pretrained(model_path) self.hidden_size = self.bert.config.hidden_size 1. 2. 这个写法是预先下载好了 bert 的预训练模型的写法,将你自己下好的预训练模型的路径传进去就好了,如果没有下载过可以看一下 BertPreTrainModel 部分的解释,建议是将你的bert模型下载好保存到一个固定...
pip install pytorch-pretrained-bert 接着就是下载模型权重文件了,pytorch-pretrained-bert官方下载地址太慢了…,推荐去kaggle下载L-12_H-768-A-12 uncase版本,下载地址在这里,里面有两个文件,都下载下来,并把模型参数权重的文件bert-base-uncased解压出来,然后放在你熟悉的硬盘下即可。 加载模型试试 代码语言:java...
1. 首先,确保已经安装了transformers库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: ```bash pip install transformers ``` 2. 然后,导入所需的库和模块: ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel ``` 3. 加载预训练的BERT模型和分词器: ```python tokenizer = BertTokenizer....
确认用户环境是否已安装pytorch_pretrained_bert库: 由于pytorch_pretrained_bert已经更名为transformers,所以直接检查pytorch_pretrained_bert是否安装可能不太合适。你可以尝试在Python环境中导入transformers库来看是否安装: python import transformers 如果这段代码没有报错,说明你已经安装了新的transformers库,可以跳过下面的...
1.先安装软件包,名字叫做pytorch_pretrained_bert/transformers。打开命令行。 2.输入:pip install pytorch_pretrained_bert/trainsformers,回车。 3.安装成功,非常快,20秒之内吧。 chinese_wwm_ext_pytorch 为了方便没有计算训练资源的人也可以轻松使用BERT,谷歌已经训练好了一些BERT模型,比如有如下几个: ...
一文学会Pytorch版本BERT使用 一、前言 NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这份是刚出BERT的时候出的,暂且叫它旧版。 这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记:...
首先,利用pip安装包: 1 pip install pytorch-pretrained-bert 这种安装方法可能会导致一个编码问题,具体细节可以参考这里。作者已经把这个错误改了过来,但是没有发布新的版本(当前版本为0.1.2),因此需要我们先从github上下载源码,然后安装: 1 pip install [--editable] . ...
1. 加载一个预训练模型bert 2. sentence2vector模型 3. 把上面的模型，通过jit模式导出，并且保存 4....