谷歌BERT预训练源码解析（三）：训练过程
目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程，BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的，这部分我没做过研究所以不做深入探讨。BERT针对两个任务同时训练。1.下一句预测。2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型 ...
原文：谷歌BERT预训练源码解析（一）：训练数据生成
目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测 amp 实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT，简单来说，它是一个基于Transformer架构，结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型。至于效果：在 种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些，个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接：BERT官方源码在看本博客之前 ...
2019-07-29 16:58 0 832 推荐指数：
相关推荐
谷歌BERT预训练源码解析（二）：模型构建
目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构（论文：Attention is all you need ...
Bert源码解读(三)之预训练部分
一、Masked LM get_masked_lm_output函数用于计算「任务#1」的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 sequence_output 输出（[batch_size, seq_length, hidden_size]）,先找出输出结果中masked掉的词 ...
【算法】Bert预训练源码阅读
Bert预训练源码 主要代码 地址：https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py：原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py：汉字，单词切分，复合词处理 ...
预训练模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？ 先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布 ...
3天到1小时 谷歌给BERT预训练时间加速
【转载自新智元导读】BERT是目前最强大的NLP预训练模型，也是工业界目前最耗时的应用，计算量远高于ImageNet。谷歌的研究人员提出新的优化器，使用1024块TPU，将BERT的训练时间从3天成功缩短到76分钟，提速 65.2 倍！ 去年，谷歌发布了最强预训练模型 BERT，宣告 ...
bert 预训练模型路径
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
pytorch之对预训练的bert进行剪枝
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型 ...