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 ...
原文：keras-bert,加载预训练模型报错 Layer model_1 expects 3 inputs, but it received 2 input tensors
导入代码： bert model load trained model from checkpoint config path, checkpoint path, training True,output layer num ,trainable True,seq len Config.max seq len 加载预训练模型 具体报错： Layer model expects inputs, b ...
2020-10-30 11:00 0 1011 推荐指数：
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ValueError: Layer conv2d_1 was called with an input that isn't a symbolic tensor. Received type: . Full input: [(600, 600, 3)]. All
加载模型，也就是如下操作： 发现报错： 经过反复查看代码并运行，发现代码中已经封装好了模型,即函数中return model 也就意味着在if __name__ == '__main__':中直接将已经封装好的模型赋予你要可视化的模型就好， 即 又或者是ValueError ...
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 ...
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参考： 李宏毅《深度学习人类语言处理》 ELMo Embeddings from Language Models BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers ERNIE Enhanced ...
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