BERT-whitening-pytorch 使用教程

BERT-whitening-pytorch 使用教程

BERT-whitening-pytorchPytorch version of BERT-whitening项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-whitening-pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

BERT-whitening-pytorch/
├── README.md
├── demo.py
├── requirements.txt
├── bert_whitening.py
├── config/
│   ├── default_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
└── data/
    ├── sample_data.txt
    └── processed_data.txt

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• demo.py: 示例脚本，展示如何使用BERT-whitening-pytorch。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• bert_whitening.py: 核心文件，包含BERT-whitening的实现。
• config/: 配置文件目录，包含默认配置和自定义配置。
• data/: 数据文件目录，包含示例数据和处理后的数据。

2. 项目的启动文件介绍

demo.py:

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from bert_whitening import whitening_processing

# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 示例文本
text = "Hello, world!"

# 对输入文本进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 对输入数据进行白化处理
inputs['input_ids'] = whitening_processing(inputs['input_ids'])

# 获取模型输出
outputs = model(**inputs)

print(outputs)

3. 项目的配置文件介绍

config/default_config.yaml:

model_name: 'bert-base-uncased'
max_length: 512
batch_size: 32
learning_rate: 2e-5
epochs: 3

config/custom_config.yaml:

model_name: 'custom-bert-model'
max_length: 128
batch_size: 16
learning_rate: 1e-5
epochs: 5

配置文件中包含以下参数：

• model_name: 预训练模型的名称。
• max_length: 输入文本的最大长度。
• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• epochs: 训练轮数。

通过修改配置文件，可以调整模型的训练参数和行为。

BERT-whitening-pytorchPytorch version of BERT-whitening项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-whitening-pytorch