BERT-pytorch命令行工具使用教程：bert和bert-vocab的完整参数说明
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-pytorch BERT-pytorch是Google AI 2018年发布的BERT模型的PyTorch实现版本，提供了简单易用的命令行工具来帮助用户快速构建和训练自己的BERT模型。🚀 本文将详细介绍两个核心命令行工具：bert和bert-vocab的完整参数说明和使用方法。
bert-vocab：词汇表构建工具
bert-vocab命令用于从语料库中构建词汇表文件，这是BERT模型训练的第一步。
核心参数：
-c, --corpus_path：语料库文件路径（必需）-o, --output_path：词汇表输出路径（必需）-s, --vocab_size：词汇表大小限制（可选）-e, --encoding：文件编码格式，默认为utf-8-m, --min_freq：最小词频阈值，默认为1
使用示例：
bert-vocab -c data/corpus.txt -o data/vocab.pkl -s 30000 -m 2
bert：BERT模型训练工具
bert命令用于训练BERT模型，支持多种训练参数配置。
数据相关参数：
-c, --train_dataset：训练数据集路径（必需）-t, --test_dataset：测试数据集路径（可选）-v, --vocab_path：词汇表文件路径（必需）-o, --output_path：模型输出路径（必需）
模型架构参数：
-hs, --hidden：Transformer隐藏层大小，默认256-l, --layers：Transformer层数，默认8-a, --attn_heads：注意力头数，默认8-s, --seq_len：最大序列长度，默认20
训练参数：
-b, --batch_size：批处理大小，默认64-e, --epochs：训练轮数，默认10-w, --num_workers：数据加载器工作进程数，默认5
高级配置：
--with_cuda：是否使用CUDA训练，默认True--log_freq：日志打印频率，默认10--corpus_lines：语料库总行数（可选）--on_memory：是否在内存中加载数据，默认True--cuda_devices：CUDA设备ID列表（可选）
优化器参数：
--lr：学习率，默认1e-3--adam_weight_decay：Adam权重衰减，默认0.01--adam_beta1：Adam beta1参数，默认0.9--adam_beta2：Adam beta2参数，默认0.999
完整使用流程
- 准备语料库：语料库文件应包含两个句子，用制表符(\t)分隔
- 构建词汇表：使用
bert-vocab命令生成词汇表 - 训练BERT模型：使用
bert命令进行模型训练
实用技巧
📌 内存优化：对于大型语料库，设置--on_memory=False可以节省内存
📌 GPU加速：确保--with_cuda=True来利用GPU训练
📌 批次调整：根据GPU内存大小调整--batch_size参数
通过掌握这些命令行参数，你可以灵活配置BERT模型的训练过程，根据具体需求调整模型性能和训练效率。💪
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
