请见: https://blog.csdn.net/Steven_L_/article/details/109487816 ...
安装Huggingface的transformers库,安装该库之前要确保下载了pytorch或者tensorflow . 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模型主要包含三个部分,分别是Config,Tokenizer和Model。 其中Config是配置类,控制模型的名称,最终 ...
2021-09-21 15:53 0 599 推荐指数:
请见: https://blog.csdn.net/Steven_L_/article/details/109487816 ...
本文原作者:梁源 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT进行文本分类和问题回答两个demo。本文对官方代码库的结构进行整理和分析,并在此基础上介绍本地数据集 ...
模型压缩可减少受训神经网络的冗余,由于几乎没有 BERT 或者 BERT-Large 模型可直接在 GPU 及智能手机上应用,因此模型压缩方法对于 BERT 的未来的应用前景而言,非常有价值。 一、压缩方法 1、剪枝——即训练后从网络中去掉不必要的部分。 这包括权重大小剪枝 ...
从RNN到BERT 一年前的这个时候,我逃课了一个星期,从澳洲飞去上海观看电竞比赛,也顺便在上海的一个公司联系了面试。当时,面试官问我对RNN的了解程度,我回答“没有了解”。但我把这个问题带回了学校,从此接触了RNN,以及它的加强版-LSTM。 时隔一年,LSTM好像已经可以退出历史舞台 ...
随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法。 1、load data 2、token encodding 3、encoding ...
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 ...
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 ...
关于BERT模型的调用,这几天基本上是摸得比较清楚了。 模型源码在github,该项目的Readme.md文件中提供了9个模型的下载链接。前两个是区分大小写的英文模型,第三个是中文模型,4589没有用过具体不太清楚,六七是不区分大小写的英文模型(根据Readme.md中的描述 ...