def convert_single_example(ex_index, example, label_list, max_seq_length, tokenizer): """Converts a single `InputExample` into a single `InputFeatures`.""" # 如果是假例子,就返回一个空的特征数据,所有特征值全为0 if isinstance(example, PaddingInputExample): return InputFeatures( input_ids=...
❼ 我们将从 tf.train.Example 对象中提取特征的值以供后续检查。 ❽ 将提取的值作为记录(即,值的元组)附加到 example_records 中。 解释的代码将打印特征转换后的数据。每个示例都将整数值存储在属性路径下,例如 example.features.feature[] .int64_list.value,而浮点值存储在 example.features.feature [].f...
frombert4keras.tokenizersimportTokenizertokenizer=Tokenizer(vocab_path,do_lower_case=True)#实例化我们的分词对象x=[]y=[]fortext,labelindata:#这里我假设你已经把所有数据封装到data里了,每一行内容是[文本,0或者1]#因为是bert用的分词器,返回的第一个是我们需要的编码,第二个是bert里使用的segment向量,我...
tokenizer = tokenization.FullTokenizer(vocab_file=BERT_VOCAB, do_lower_case=True) predict_examples = create_examples_text_list(text_list) for (ex_index, example) in enumerate(predict_examples): feature = convert_single_example(ex_index, example, 512, tokenizer) def create_int_feature(values):...
(last_part)>max_len-2:continue# 为了使用tensorflow的text的分词器,这里将分割使用" "poetries.append(last_part.replace('\n','').replace("",' ').strip())# 分词器tokenize=Tokenizer()tokenize.fit_on_texts(poetries)# 字汇words=[wordforword,countintokenize.word_counts.items()ifcount>min_word...
(sample, signature, metadata): input_example = run_classifier.InputExample(guid="", text_a=sample["review"], label=0) input_feature = run_classifier.convert_single_example(0, input_example, [0, 1], 128, tokenizer) return {"input_ids": [input_feature.input_ids]}def post_inference(...
使用说明 Config 和 Tokenizer 使用方法和transformers一样 多卡运行方式,需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,内置trainer会读取参数: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py 详情查看代码样例 XLA和混合精度训练训练速度测试 使用哈工大的rbt3权重进行实验对比,数据为example中的文本分类数据集。开启xla和混合精度后...
标记化涉及将输入文本分解为单个单词。为此,第一步是创建tokenizer对象。可以采取两种方式: 1.直接来自tensorflow-hub 2.从手动下载的文件: 运用BERT_INIT_CHKPNT & BERT_VOCAB files 创建标记生成器后,就可以使用它了。将句子标记为:“This here’s an example of using the BERT tokenizer” ...
# 1. 生成tfrecord文件;deffile_based_convert_examples_to_features(examples,label_list,max_seq_length,tokenizer,output_file):"""Convert a set of `InputExample`s to a TFRecord file."""writer=tf.python_io.TFRecordWriter(output_file)for(ex_index,example)inenumerate(examples):ifex_index%10000=...
:param example: 一个样本 :param label_list: 标签列表 :param max_seq_length: :param tokenizer: :param mode: :return:"""label_map={}#1表示从1开始对label进行index化for(i, label)inenumerate(label_list, 1): label_map[label]=i#保存label->index 的mapifnotos.path.exists(os.path.join(mode...