原文: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 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,然后構建一層全連接網絡,接着構建一層節點數為vocab size的softmax輸出,從而與真實label計算 ...

2020-03-02 17:48 0 1804 推薦指數:

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【算法】Bert訓練源碼閱讀

Bert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 ...

Tue Feb 19 05:03:00 CST 2019 0 1649
谷歌BERT訓練源碼解析(一):訓練數據生成

目錄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 ...

Tue Jul 30 00:58:00 CST 2019 0 832
谷歌BERT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。1.下一句預測。2.遮蔽詞識別下面介紹BERT訓練模型 ...

Tue Jul 30 00:59:00 CST 2019 0 1546
訓練模型(三)-----Bert

1.什么是BertBert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 ...

Tue Aug 25 01:25:00 CST 2020 0 473
谷歌BERT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 ...

Tue Jul 30 00:56:00 CST 2019 0 414
bert 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 ...

Fri Jun 14 08:46:00 CST 2019 0 3490
pytorch bert 源碼解讀

https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert.html 目錄 概述 BERT 模型架構 Input Representation Pre-training Tasks ...

Mon Jul 29 18:14:00 CST 2019 0 758
pytorch之對訓練bert進行剪枝

大體過程 對層數進行剪枝 1、加載訓練的模型; 2、提取所需要層的權重,並對其進行重命名。比如我們想要第0層和第11層的權重,那么需要將第11層的權重保留下來並且重命名為第1層的名字; 3、更改模型配置文件(保留幾層就是幾),並且將第11層的權重賦值給第1層; 4、保存模型 ...

Fri Aug 27 22:31:00 CST 2021 0 189
 
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