配置、使用transformers包 一、transformers transformers包又名pytorch-transformers ...
作者 huggingface 编译 VK 来源 Github Transformers是TensorFlow . 和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers 以前称为pytorch transformers和pytorch pretrained bert 提供用于自然语言理解 NLU 和自然语言生成 NLG 的最先进的模型 BERT,GPT ,RoBERTa,XLM,Dist ...
2020-03-11 21:40 0 1181 推荐指数:
配置、使用transformers包 一、transformers transformers包又名pytorch-transformers ...
在我们使用transformers进行预训练模型学习及微调的时候,我们需要先对数据进行预处理,然后经过处理过的数据才能“喂”进bert模型里面,这这个过程中我们使用的主要的工具就是tokenizer。你可以建立一个tokenizer通过与相关预训练模型相关的tokenizer类 ...
作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置,并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法,展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。 这些示例利用Auto ...
作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 理念 Transformers是一个为NLP的研究人员寻求使用/研究/扩展大型Transformers模型的库。 该库的设计有两个强烈的目标: 尽可能简单和快速使用: 我们尽可能限制了要学习 ...
Main concepts The library is built around three types of classes for each ...
Do Transformers Really Perform Badfor Graph Representation? microsoft/Graphormer: This is the official implementation for "Do Transformers Really ...
Quick tour Pipeline pipeline()是对于给定任务使用预训练模型最简单的方法。 pipeline()支持很多常见任务: 文本: 情感分析:对于给定文本的情感极性进行 ...
通常我们在利用Bert模型进行NLP任务时,需要针对特定的NLP任务,在Bert模型的下游,接上针对特定任务的模型,因此,我们就十分需要知道Bert模型的输出是什么,以方便我们灵活地定制Bert下游的模型层,本文针对Bert的一个pytorch实现transformers库,来探讨一下Bert ...