用bert来训练quoras question pairs的代码仓

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原文链接：https://github.com/grapefroot/quora-question-pairs

博客提供了Quora问题对项目的GitHub链接，该链接指向https://github.com/grapefroot/quora-question-pairs ，可能与相关的信息技术项目有关。
Kaggle：Quora Question Pairs
lpty的博客
06-11 7278
一、概要 Quora Question Pairs是kaggle上一个关于文本匹配的问题，主要目的是判断两个问题是不是同一个意思。 二、数据简介 数据结构相对比较简单，如下： "id","qid1","qid2","question1","question2","is_duplicate&quot
PyTorch环境下对BERT进行Fine-tuning
sinat_20829389的博客
12-10 2988
本文根据Chris McCormick的BERT微调教程进行优化并使其适应于数据集Quora Question Pairs里的判断问题对是否一致的任务。（文字部分大部分为原文的翻译） 原文博客地址：https://mccormickml.com/2019/07/22/BERT-fine-tuning/ 原文colab地址：https://colab.research.google.com/drive/1pTuQhug6Dhl9XalKB0zUGf4FIdYFlpcX 本文项目地址：https://gith.
BERT各个场景实例代码
studyvcmfc的专栏
04-25 382
https://xw.qq.com/cmsid/20210211A09EA700
Quora Question Pairs 思路记录
u010863933的博客
03-15 2513
解惑者机器学习资讯学习小组学习课程师资力量常见问题我的学习首页 小组频道 Quora Question PairsQuora Question Pairs 退出小组33个成员 2个话题 创建时间：2017-11-30Quora Question Pairs比赛思路记录和交流 置顶 精华 分享收藏发表于12-06 1409次查看此贴用于对学习过程中遇到的问题、学习到的东西做一下小结，群主...
Quora Question Pairs
zhzhx0318的专栏
11-15 2533
官方比赛链接：https://www.kaggle.com/c/quora-question-pairshere is some tips:pandas读取数据的问题dataframe=pd.read_csv('csvfile') question1=list(dataframe['question1'])question1中某些数据会被转换为float格式，需要转为str格式。加上下面这句：que
BERT训练环节（代码实现）
Hiweir的博客
09-24 1768
【代码】BERT训练环节（代码实现）
96. BERT预训练代码
weixin_47505105的博客
01-30 1220
笔记
BERT模型—6.对抗训练原理与代码实现
柳杰的博客
07-29 6092
文章目录引言一、对抗训练一般原理1.对抗样本二、对抗训练的经典算法三、对抗训练代码实现1.FGM2.PGD 引言   对抗训练对于NLP来说，是一种非常好的上分利器，所以，非常有必要加深对对抗训练的认识。 一、对抗训练一般原理   小学语文课上，我们都学习过《矛与盾》这篇课文， 从辩证唯物史观角度来看，矛与盾并没有严格意义上的谁更厉害，谁一直占优。矛盾着的双方又同一又斗争，双方力量此长彼消，不断前进，从而推动事物发展。这也就是对抗训练。 1.对抗样本   两句话，只是部分英文单词发生了改变，但是在我们看来
bert数据集 Quora Question Pairs.zip
06-09
总结来说，BERT数据集Quora Question Pairs是NLP领域的宝贵资源，它与BERT模型的结合，为我们提供了一个研究和实践文本相似性检测的绝佳平台。通过理解和应用这些技术，我们可以更好地理解和利用自然语言，进一步...
TensorFlow实现BERT预训练模型的完整代码与模型文件
07-04
研究表明，标准BERT架构（含模型结构与训练目标）在多种规模下均表现优异，不仅限于BERT-Base和BERT-Large。这些轻量化模型专为计算资源受限场景设计，支持直接微调，但通过知识蒸馏（使用大型教师模型生成标签）可...
kaggle-quora-question-pairs：我对Kaggle Quora Question Pairs竞赛的解决方案（排名前2％，私有LB对数损失0.13497）
02-03
kaggle-quora-问题对 我对（排名前2％，私人LB对数损失0.13497）。 总览 该解决方案结合了纯统计功能，经典NLP功能和深度学习。 将近200种手工制作的特征与来自具有不同架构的4个神经网络的失意预测相结合。 最终模型是GBM（LightGBM），使用分层的K折交叉验证对它进行了早期停止训练并且学习率非常低。 复制解决方案 硬件要求 几乎所有代码（某些第三方脚本除外）都可以有效利用多核计算机。 同时，其中一些可能需要大量内存。 所有代码均已在具有64 GB RAM的计算机上进行了测试。 对于所有非神经笔记本电脑， c4.8xlarge AWS实例应表现出色。 对于神经网络
Python基于预训练模型 BERT 的阅读理解项目源代码（期末大作业&课程设计）
09-14
Python基于预训练模型 BERT 的阅读理解项目源代码（期末大作业&课程设计），含有代码注释，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大作业使用...
69 BERT预训练_BERT代码_by《李沐：动手学深度学习v2》pytorch版
buyaotutou的博客
10-05 1251
当输入为单个文本时，BERT输入序列是特殊类别词元“<cls>”、文本序列的标记、以及特殊分隔词元“<sep>”的连结。当输入为文本对时，BERT输入序列是“<cls>”、第一个文本序列的标记、“<sep>”、第二个文本序列标记、以及“<sep>”的连结。因此，多层感知机分类器的输出层（的前向推断给出了输入文本的每个词元和插入的特殊标记“<cls>”及“<seq>”的BERT表示。将一个句子或两个句子作为输入，然后返回BERT输入序列的标记及其相应的片段索引，也就是个我一两个句子使其变成bert的输入。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
11-27
special-heatmap for MATLAB
bert预训练模型源代码
07-24
<think>我们正在处理用户关于BERT预训练模型源代码的请求。用户明确要求获取BERT预训练模型的源代码，并提到了GitHub实现。 根据引用[2]和引用[5]，我们知道BERT是由Google提出的预训练模型，其原始实现应该是由Google发布的。引用[5]还提供了BERT论文的地址。 在引用[1]中，用户提到了一个GitHub仓库（https://gitcode.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch），但根据描述，这是一个文本分类的微调项目，并不是预训练模型的源代码。 引用[3]提到了Google发布的预训练BERT中文词向量模型的下载链接，但这是预训练模型权重，而不是源代码。 引用[4]指向了bert-as-service的FAQ，这是一个将BERT模型用于生成句子向量的服务，也不是预训练代码。 因此，我们需要寻找BERT预训练的原始源代码。根据已知信息，BERT的原始实现是由Google在GitHub上发布的。 实际上，BERT的官方GitHub仓库是：https://github.com/google-research/bert 在这个仓库中，包含了BERT的预训练和微调代码，使用TensorFlow实现。 此外，由于PyTorch的流行，也有很多PyTorch版本的BERT实现。其中一个非常流行的实现是Hugging Face的Transformers库，它提供了BERT以及多种预训练模型的实现，支持TensorFlow和PyTorch。 Hugging Face Transformers库的GitHub地址是：https://github.com/huggingface/transformers 用户要求的是预训练模型的源代码，因此我们可以提供这两个资源。 考虑到用户可能更倾向于官方实现或者流行的第三方实现，我们将这两个都提供给用户。 因此，回答如下： --- # BERT预训练模型源代码获取 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的预训练语言模型。您可以通过以下两个主要渠道获取BERT预训练模型的源代码： ## 1. Google官方BERT实现（TensorFlow） - **GitHub仓库地址**：https://github.com/google-research/bert - **内容**：该仓库包含BERT的预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）代码，使用TensorFlow框架实现。此外，还提供了预训练模型权重下载链接（包括中文预训练模型）。 ## 2. Hugging Face Transformers库（PyTorch/TensorFlow） - **GitHub仓库地址**：https://github.com/huggingface/transformers - **内容**：Transformers库提供了BERT以及多种Transformer架构模型的实现，支持PyTorch和TensorFlow。该库不仅包含预训练和微调代码，还提供了大量预训练模型的接口，方便调用。 ### 如何使用这些代码 - 如果您想使用TensorFlow，可以选择Google官方实现。 - 如果您更熟悉PyTorch，或者需要更灵活的模型接口，建议使用Hugging Face Transformers库。 ### 预训练模型权重下载 - 对于Google官方模型，您可以在其GitHub仓库的README中找到预训练模型下载链接（包括英文和中文等）。 - 对于Hugging Face Transformers库，预训练模型权重会在首次使用时自动下载，也可以手动下载（模型存储在Hugging Face的模型仓库：https://huggingface.co/models）。 ## 注意事项 - 预训练需要大量的计算资源（通常需要多个GPU或TPU）和大型文本语料库。如果您没有足够的资源，建议直接使用已经预训练好的模型进行微调。 - 中文预训练模型：Google官方提供了中文预训练模型（`chinese_L-12_H-768_A-12`），您可以在Google官方仓库或引用[3]中提供的链接下载。 ## 示例代码（Hugging Face Transformers库） 以下是一个使用Hugging Face Transformers库加载BERT模型（PyTorch版本）的示例： ```python from transformers import BertModel, BertTokenizer # 加载预训练模型和分词器 model_name = "bert-base-chinese" # 中文模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertModel.from_pretrained(model_name) # 使用示例 inputs = tokenizer("你好，世界！", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) print(outputs.last_hidden_state.shape) # 输出：torch.Size([1, 7, 768]) ``` ## 相关问题 1. 如何在自己的数据集上微调BERT模型？ 2. BERT预训练需要哪些硬件条件？ 3. 除了BERT，还有哪些流行的预训练语言模型？ --- 以上回答中，我们提供了两个主要的源代码仓库，并给出了使用示例。同时，我们也生成了相关问题供用户进一步探索。</think># BERT预训练模型源代码获取指南 BERT预训练模型的源代码可以在以下几个GitHub仓库找到： ## 1. Google官方BERT实现（TensorFlow） - **GitHub仓库**：[https://github.com/google-research/bert](https://github.com/google-research/bert) - 包含完整的预训练和微调代码 - 支持多GPU训练 - 提供预训练模型下载链接（包括中文模型） ## 2. Hugging Face Transformers库（PyTorch/TensorFlow） - **GitHub仓库**：[https://github.com/huggingface/transformers](https://github.com/huggingface/transformers) - 提供BERT的PyTorch和TensorFlow实现 - 包含预训练权重加载接口 - 支持多种BERT变体（BERT-base, BERT-large等） ## 3. 中文BERT实现参考 - **BERT-Chinese-Text-Classification**：[https://gitcode.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch](https://gitcode.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch) - 中文文本分类的BERT实现 - 包含数据预处理和模型训练代码 - 基于PyTorch实现[^1] ## 快速开始示例（使用Transformers库） ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载中文预训练模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 文本编码 inputs = tokenizer("欢迎使用BERT模型", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) # 获取句子向量表示 last_hidden_states = outputs.last_hidden_state print(f"句子向量维度: {last_hidden_states.shape}") ``` ## 中文预训练模型下载 Google官方中文预训练模型可直接下载： [https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip)[^3] ## 相关问题 1. 如何在自己的数据集上微调BERT模型？ 2. BERT模型训练需要哪些硬件配置？ 3. 中文BERT和英文BERT在结构上有哪些差异？ 4. 如何优化BERT模型的推理速度？ 5. BERT模型有哪些主流变体（如RoBERTa、ALBERT）？
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