谷歌BERT預訓練源碼解析（一）：訓練數據生成
目錄預訓練源碼結構簡介輸入輸出源碼解析參數主函數創建訓練實例下一句預測&實例生成隨機遮蔽輸出結果一覽預訓練源碼結構簡介關於BERT，簡單來說，它是一個基於Transformer架構，結合遮蔽詞預測和上下句識別的預訓練NLP模型。至於效果：在11種不同NLP測試中創出最佳成績關於介紹BERT ...
原文：谷歌BERT預訓練源碼解析（三）：訓練過程
目錄前言源碼解析主函數自定義模型遮蔽詞預測下一句預測規范化數據集前言本部分介紹BERT訓練過程，BERT模型訓練過程是在自己的TPU上進行的，這部分我沒做過研究所以不做深入探討。BERT針對兩個任務同時訓練。 .下一句預測。 .遮蔽詞識別下面介紹BERT的預訓練模型run pretraining.py是怎么訓練的。 源碼解析主函數訓練過程主要用了estimator調度器。這個調度器支持自定義訓練過 ...
2019-07-29 16:59 0 1546 推薦指數：
相關推薦
谷歌BERT預訓練源碼解析（二）：模型構建
目錄前言源碼解析模型配置參數BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型應用前言BERT的模型主要是基於Transformer架構（論文：Attention is all you need ...
Bert源碼解讀(三)之預訓練部分
一、Masked LM get_masked_lm_output函數用於計算「任務#1」的訓練 loss。輸入為 BertModel 的最后一層 sequence_output 輸出（[batch_size, seq_length, hidden_size]）,先找出輸出結果中masked掉的詞 ...
【算法】Bert預訓練源碼閱讀
Bert預訓練源碼 主要代碼 地址：https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py：原始文件轉換為訓練數據格式 tokenization.py：漢字，單詞切分，復合詞處理 ...
預訓練模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...
yolov3訓練過程參數解析
上面輸出信息參數的意義： Region xx: cfg文件中yolo-layer的索引； Avg IOU:當前迭代中，預測的box與標注的box的平均交並比，越大越好，期望數值為 ...
3天到1小時 谷歌給BERT預訓練時間加速
【轉載自新智元導讀】BERT是目前最強大的NLP預訓練模型，也是工業界目前最耗時的應用，計算量遠高於ImageNet。谷歌的研究人員提出新的優化器，使用1024塊TPU，將BERT的訓練時間從3天成功縮短到76分鍾，提速 65.2 倍！ 去年，谷歌發布了最強預訓練模型 BERT，宣告 ...
bert 預訓練模型路徑
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...