pytorch版本的bert使用笔记

最新推荐文章于 2024-06-22 17:00:00 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccbrid/article/details/88732857

本文详细探讨了优快云上一篇博客的技术内容，涵盖了从编程语言到框架，再到开发工具的多个方面。文章重点讨论了前端开发中的Vue.js、后端开发中的Python和数据库管理，同时提及了自动化测试和Git版本控制的重要性。
BERT源码实现与解读(Pytorch)
iioSnail的博客
09-16 4126
使用nn.Transformer构建BERT模型，并使用样例样本使用MLM任务和NSP任务训练BERT
Pytorch-Bert预训练模型的使用（调用transformers）
豆子
08-27 2万+
笔记摘抄 1. transformer资料 transformers（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert） 提供用于自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的BERT家族通用结构（BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet等），包含超过32种、涵盖100多种语言的预训练模型。 ...
BERT-whitening-pytorch:Pytorch版本的BERT白化
04-01
BERT增白 这是“美化的Pytorch实施。 BERT增白在文本语义搜索中非常实用，其中增白操作不仅提高了无监督语义矢量匹配的性能，而且减小了矢量维，有利于减少内存使用量，提高矢量搜索引擎的检索效率，例如，FAISS。 这种方法最早是由苏建林在他的博客中提出的 。 重现实验结果 准备 下载数据集： $ cd data/ $ ./download_datasets.sh $ cd ../ 下载型号： $ cd model/ $ ./download_models.sh $ cd ../ 下载数据集和模型文件后， data/和model/目录如下： ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR │
Python-PyTorch实现的BERT多标签文本分类
08-10
This repo contains a PyTorch implementation of a pretrained BERT model for multi-label text classification.
【项目实训11】基于PyTorch的BERT
最新发布
SophoraeT_t的博客
06-22 1092
BERT模型的核心思想在于其双向性和预训练方法。通过在大规模无标注文本数据上进行预训练，BERT能够学习到通用的语言表示，然后在特定任务上进行微调，从而达到优异的性能。
pytorch checkpoint_30分钟带你彻底掌握Bert源码(Pytorch)，超详细！！不看后悔！！
weixin_39801202的博客
11-27 1171
微信公众号：NLP从入门到放弃我其他文章也还行(不要脸的说)Bert在生产环境的应用需要进行压缩，这就要求对Bert结构很了解，这个仓库会一步步解读Bert源代码（pytorch版本）。仓库地址在DA-southampton/Read_Bert_Code点star不迷路，仓库后期可能手撕bert代码，对bert的最新解读也会放在上面一定要打开这个仓库看看哦，大家可以按照步骤和我的讲解一步步调试代码...
Bert学习笔记--使用篇（pytorch）（附源码）（入门级）
2401_82949788的博客
02-16 3920
1、进入pycharm，新建项目2、输入项目信息。
学习笔记：深度学习（8）——基于PyTorch的BERT应用实践
Morganfs的博客
04-30 4470
使用PyTorch将BERT嵌入网络进行应用的一次初尝试！
【动手学习pytorch笔记】37.5 BERT微调
ymk1998的博客
05-08 1769
BERT微调 import json import multiprocessing import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l bert.base和bert.small地址 d2l.DATA_HUB['bert.base'] = (d2l.DATA_URL + 'bert.base.torch.zip', '225d66f04cae318b841a
BERT - PyTorch
weixin_51221144的博客
05-22 945
动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本 一、BERT 在word2vec和GloVe中，每个词都是由一个固定的预训练向量表示，而不考虑词的上下文。这些词嵌入模型都是与上下文无关的，无法解决一词多义或复杂语义的问题。 随后，E
BERT-pytorch
03-08
伯特·比托奇 Google AI的2018 BERT的Pytorch实现，带有简单注释 BERT 2018 BERT：用于语言理解的深度双向变压器的预培训论文URL： : 介绍 Google AI的BERT论文显示了在各种NLP任务（新的17个NLP任务SOTA）上的惊人结果，包括胜过SQuAD v1.1 QA任务的人类F1得分。 本文证明，通过适当的语言模型训练方法，基于Transformer（自注意）的编码器可以有效地替代先前的语言模型。 更重要的是，他们向我们展示了这种经过预先训练的语言模型可以转移到任何NLP任务中，而无需建立特定于任务的模型体系结构。 这个惊人的结果将记录在NLP历史上，我希望有关BERT的更多论文很快就会发表。 此仓库是BERT的实现。 代码非常简单，易于理解。 其中一些代码基于带 目前，该项目正在进展中。 并且代码尚未验证。 安装 pip insta
基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等
07-08
基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练的预测接口，方便需求者进行快速的使用。本项目仅作为学习与研究使用，若存在侵权行为，请原作者务必联系我进行协商处理。
Pytorch BERT
负负得正的博客
06-18 3043
环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 查看函数详解。原本的 Transformer 编码器是双向的，解码器才是单向的，BERT 只使用其编码器，使编码器进行改进，变成了完形填空。 特殊分类标记 “” 的 BERT 表示对整个输入文本序列的信息进行编码。作为输入单个文本的表示，它将被送入到由全连接（稠密）层组成的小多层感知机中，以输出所有离散标签值的分布。 3.1 输入表示 下面的 将一个.....
Pytorch实现Bert模型
敷衍zgf的博客
10-27 3488
Pytorch实现Bert模型
一文学会Pytorch版本BERT使用
studyvcmfc的专栏
04-14 233
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113639892
pytorch 版本_一文学会Pytorch版本BERT使用
weixin_39956182的博客
11-20 771
一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：https://blog.youkuaiyun.com/ccbrid/article/details/887328...
pytorch实现Bert
m0_61688615的博客
02-23 1074
pytorch实现Bert，详细
ESP8266加LED做一个闪光灯
weixin_45442198的博客
06-25 2597
代码如下（示例）：/* 文件名称：blink.ino 功能：ESP8266闪灯示例*/ #define PIN_LED 5 //5是端口D1 #define KEY_FLASH 13void setup() { //设置PINLED为输出模式 pinMode(PIN_LED, OUTPUT); //初始关闭LED灯 di
Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）
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ASS-ASH的博客
11-02 4万+
BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer，是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型。BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞.
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