HuggingFace-transformers系列的介绍以及在下游任务中的使用
layout: blog title: HuggingFace-transformers系列的介绍以及在下游任务中的使用 date: 2020-04-23 09:02:46 tags: 5 categories: nlp top: true 为了更好的阅读体验，可以访问原博客https ...
原文：HuggingFace-transformers系列的介绍以及在下游任务中的使用
内容介绍 这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。 看过这篇博客，你将了解： Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。 如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过 ...
2020-04-23 22:03 0 6355 推荐指数：
相关推荐
huggingface 🤗 Transformers的简单使用
Main concepts The library is built around three types of classes for each ...
NLP（三十四）：huggingface transformers预训练模型如何下载至本地，并使用？
huggingface的transformers框架，囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等众多模型，同时支持pytorch和tensorflow 2，代码非常规范，使用也非常简单，但是模型使用的时候，要从他们的服务器上去下载模型，那么有没有办法，把这些预训练模型下载好，在使用 ...
transformers中，关于PreTrainedTokenizer的使用
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 ...
Huggingface中的BERT模型的使用方法
安装Huggingface的transformers库，安装该库之前要确保下载了pytorch或者tensorflow2.0的框架。 transformers库安装好之后我们就可以使用其提供的预训练模型进行使用了。使用之前先介绍一些相关的内容：一个完整的transformer ...
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（三）BERT下游任务
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（三）BERT下游任务 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。 一经推出便席卷整个NLP领域，带来 ...
配置、使用transformers包
配置、使用transformers包 一、transformers transformers包又名pytorch-transformers ...
网络前置任务（Pretext task）和下游任务（downstream tasks）
Pretext task 可以理解为是一种为达到特定训练任务而设计的间接任务。 比如，要训练一个网络来对 ImageNet 分类，可以表达为 $f_{\theta}(x): x \rightarrow y$ ，目的是获得具有语义特征提取/推理能力的 $\theta$ 。假设有另外一个任务 ...