BERT源码阅读

最新推荐文章于 2024-05-29 16:20:17 发布
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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
Bert源码阅读
yujianmin1990的专栏
12-22 7272
前言 对Google开源出来的bert代码，来阅读下。不纠结于代码组织形式，而只是梳理下其训练集的生成，训练的self-attention和multi-head实现，它的具体实现和论文里写的还是有很大差别的。 训练集的生成 主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里。 输入文本格式举例，下面是两篇文章外加一篇空文章。两篇文章之间...
pytorch_pretrained_bert源码阅读
weixin_42532133的博客
01-11 941
由于最近在看有关spanbert的repo（用于抽取式的QA），顺便阅读了一下pytorch_pretrained_bert的源码，在这里记录一下pytorch_pretrained_bert中有用的内容。 1. 关于optimization.py 所有的优化器都是基于Optimizer这个类写的，主要是得实现step函数。 def __init__(self, params, lr=required, warmup=-1, t_total=-1, schedule='warmup_linear',
原创 | 一文读懂 BERT 源代码
数据派THU
09-12 1136
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。B...
bert源码详解及相关问题回答
qq_29837229的博客
05-29 1231
1.构建layer层，12个layer层，每个layer层是一个transformer层的encoder部分。2.forward函数，这个函数做的就是每一个encoder的输出接到下一个encoder的输入，这样讲全部encoder连接起来。output_all_encoded_layers控制输出模式。
bert pytorch源码_GitHub - changernest/BERT-pytorch: BERT 源码阅读
weixin_39607865的博客
12-21 131
BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个...
bert pytorch源码_GitHub - zhaogelezi/BERT-pytorch: BERT 源码阅读
weixin_39695672的博客
12-21 129
BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个...
bert pytorch源码_GitHub - morindaz/BERT-pytorch: BERT 源码阅读
weixin_39748183的博客
12-21 435
BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个...
pytorch_pretrained_bert源码阅读 model篇
weixin_42532133的博客
01-15 565
1. tf model与pytorch model的转换 由于暂时不会用到，因此没有去研究里面的细节，在这里mark一下代码。 def load_tf_weights_in_bert(model, tf_checkpoint_path): """ Load tf checkpoints in a pytorch model """ try: import re import numpy as np import tensorf..
bert pytorch源码_GitHub - Goesin/BERT-pytorch: BERT 源码阅读
weixin_39802020的博客
12-21 342
BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个...
bert模型的源代码-基于tensorflow框架
09-21
**源代码分析** 1. `run_squad.py`: 这个脚本用于在SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）数据集上运行BERT模型进行问答任务。SQuAD是评估模型理解和回答问题能力的标准数据集。 2. `modeling.py`: 这个...
项目实战-Bert文本分类（keras-bert实现）源代码及数据集.zip
04-09
1、内容概要：本资源主要基于bert（keras）实现文本分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、数据集为电商真实商品评论数据，主要包括训练集...4、源代码：bert_model.py是基于keras-bert构建Bert模型对文本进行分类。
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...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
BERT源代码
03-21
### 关于 BERT 模型的源代码 BERT 是一种由 Google 提供的预训练语言模型，其官方实现可以在 GitHub 上找到。以下是关于 BERT 的一些重要信息： #### 官方实现 Google 发布了 BERT 的原始 TensorFlow 实现，并提供了详细的文档和支持工具[^3]。该存储库包含了用于预训练和微调的各种脚本。 - **GitHub 地址**: ```plaintext https://github.com/google-research/bert ``` 此仓库中包含完整的源代码以及如何运行预训练和下游任务的具体说明。 #### 基于 PyTorch 的实现 除了原生的 TensorFlow 版本外，社区还开发了许多基于 PyTorch 的 BERT 实现版本。其中最知名的是 Hugging Face 的 `transformers` 库，它支持多种自然语言处理 (NLP) 模型，包括 BERT、RoBERTa 和 DistilBERT 等[^4]。 - **Hugging Face Transformers GitHub 地址**: ```plaintext https://github.com/huggingface/transformers ``` 在这个库中，可以轻松加载预训练好的 BERT 模型并对其进行微调以适应特定的任务需求。 #### 社区贡献的其他资源 另外，在您提到的内容中有提及到一个名为 `innodatalabs/tbert` 的项目[^1]。这是一个专注于将 BERT 转换至 PyTorch 平台上的工作成果之一。虽然该项目可能不是主流选项，但它同样提供了一个有效的途径来探索 BERT 在不同框架下的应用方式。 对于具体命令行参数如 `python property/finetune_regress.py --dataset CHEMBL220--lr 0.0001--input_model_file pretrained_model/MPG.pt`[^2] 所涉及的内容，则更偏向于是某个定制化实验环境中的设置细节；这通常意味着使用者正在尝试通过调整学习率 (`--lr`) 或者指定输入模型文件路径等方式来进行进一步优化操作。 综上所述，如果目标仅仅是获取标准版 BERT 源码的话，推荐优先考虑上述两个链接所提供的资料作为起点。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state) ``` 以上是一个简单的例子展示如何利用 HuggingFace 的 `transformers` 库快速加载并使用 BERT 模型。 ---
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