Pytorch-Bert預訓練模型的使用（調用transformers）
筆記摘抄 1. transformer資料 transformers（以前稱為pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert） 提供用於自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）的BERT家族通用結構（BERT，GPT-2，RoBERTa ...
原文：transformers 中，bert模型的輸出
通常我們在利用Bert模型進行NLP任務時，需要針對特定的NLP任務，在Bert模型的下游，接上針對特定任務的模型，因此，我們就十分需要知道Bert模型的輸出是什么，以方便我們靈活地定制Bert下游的模型層，本文針對Bert的一個pytorch實現transformers庫，來探討一下Bert的具體輸出。 一般使用transformers做bert finetune時，經常會編寫如下類似的代碼： ...
2021-06-01 22:01 0 198 推薦指數：
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【NLP-15】BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
目錄 BERT簡介 BERT概述 BERT解析 GLUE語料集 模型比較 總結 一句話簡介：2018年年底發掘的自編碼模型，采用預訓練和下游微調方式處理NLP任務；解決動態語義問題，word embedding 送入雙向transformer（借用 ...
transformers的bert預訓練模型的返回值簡要描述
一般使用transformers做bert finetune時，經常會編寫如下類似的代碼： 在BertModel(BertPreTrainedModel)中，對返回值outputs的解釋如下： 這里的pooler_output指的是輸出序列最后一個隱層，即CLS ...
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關於bert預訓練模型的輸出是什么
我們在使用Bert進行微調的時候，通常都會使用bert的隱含層的輸出，然后再接自己的任務頭，那么，我們必須先知道bert的輸出都是什么，本文接下來就具體記錄下bert的輸出相關的知識。 由於我們微調bert的時候一般選用的是中文版的模型，因此，接下來我們加載的就是中文預訓練模型bert。直接看代碼 ...
圖示詳解BERT模型的輸入與輸出
一、BERT整體結構 BERT主要用了Transformer的Encoder，而沒有用其Decoder，我想是因為BERT是一個預訓練模型，只要學到其中語義關系即可，不需要去解碼完成具體的任務。整體架構如下圖： 多個Transformer Encoder一層一層地堆疊 ...
BERT模型
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