bert code阅读笔记

最新推荐文章于 2024-11-08 11:12:59 发布
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分类专栏： machine-learning 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014297722/article/details/108716109
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参考:

参数量计算
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144582114

为什么bert中的设置为: size_per_head * num_heads = 768
https://github.com/google-research/bert/issues/316

『NLP学习笔记』BERT命名实体识别(NER)实战
AI新视界
12-20 3746
命名实体识别(Named EntitiesRecognition，NER)，就是识别这些实体指称的边界和类别。主要关注人名、地名和组织机构名这三类专有名词的识别方法。
『NLP学习笔记』BERT文本分类实战
AI新视界
12-20 2351
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
Read_Bert_Code:Bert原始码阅读与讲解（Pytorch版本）
03-23
伯特源代码解读 Bert在生产环境的应用中需要进行压缩，这就要求对Bert结构很了解，这个仓库会一步一步理解Bert源代码（pytorch版本）。 代码和数据介绍 首先对代码来说，实质上的是这个 我直接把代码克隆过来，放到了本仓库，重新命名为bert_read_step_to_step。 我会使用这个代码，一步步运行bert关于文本分类的代码，然后同时记录下各种细节包括自己实现的情况。 运行之前，需要做两个事情。 准备预训练模型 一个是预训练模型的准备，我使用的是谷歌的中文预训练模型：chinese_L-12_H-768_A-12.zip，模型有点大，我就不上传了，如果本地不存在，就点击下载，或者直接命令行运行 wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 预训练
Bert源码阅读
yujianmin1990的专栏
12-22 7213
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...
BERT代码解读
岁月如歌
04-22 1333
两篇写的相当精彩的文章 https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert-code-annotated-framework.html https://www.jianshu.com/p/d7ce41b58801
简易BERT代码详细说明
qq_38949591的博客
07-29 748
数据预处理 ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode Reference : https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-need-pytorch https://github.com/JayParks/transformer, https://gi...
CodeBERT:CodeBERT
03-19
CodeBERT 此存储库提供了用于重现的实验的代码。 CodeBERT是用于编程语言的预训练模型，它是在6种编程语言（Python，Java，JavaScript，PHP，Ruby，Go）上的NL-PL对上预训练的多编程语言模型。 相依性 点安装火炬 点安装变压器 奇克之旅 我们使用huggingface / transformers框架来训练模型。您可以像训练有素的Roberta基础一样使用我们的模型。现在，我们给出一个有关如何加载模型的示例。 import torch from transformers import RobertaTokenizer , RobertaConfig , RobertaModel device = torch . device ( "cuda" if torch . cuda . is_available () else "cpu" ) tokeni
Sentence-BERT论文阅读笔记
梆子井欢喜坨的博客
10-01 2293
目录1. 第一篇论文《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》1.1 论文基本信息1.2 动机1.3 模型1.4. 实验1.4.1 训练所用的数据集1.4.2 实验结果1.4.3 消融实验1.5 小结2. 第二篇论文2.1 论文基本信息2.2 动机2.3 模型2.3.1 Augmented SBERT2.3.2 Domain Adaptation with AugSBERT2.4 实验2.4.1 数据集2.4.1.1 单领
李沐70_bert微调——自学笔记
Rrrrrr900的博客
04-28 2124
1.即使下游任务各有不同，使用BERT微调时君只需要增加输出层2.但根据任务的不同，输入的表示，和使用Bert特征也会不一样!pip install d2l==0.17.6 ### 很重要，不要下载错了，对于colab。
简单实现BERT模型文本情感分类
最新发布
Dollhan的博客
11-08 1282
使用huggingface的开源预训练模型训练下游任务。要求训练模型能够对文本做情感分类任务。
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 1143
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代码解析
fkyyly的专栏
01-08 2232
http://www.manongjc.com/article/30232.html https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert-code-annotated-framework.html#get-pooled-output https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39470744/article/details/84401339模型构建 ...
bert pytorch源码_听说你还没读过 Bert 源码？
weixin_34324006的博客
12-05 185
前言前几天面试，有面试官直接拿 bert 的源码让我分析，emm， 有点厉害呀。 还好老宋底子可以， 之前看过 Transformer 的实现，自己也用 Transformer 写了一下文本分类任务，没有难住我，哈哈哈哈。 不过，看来，如今，面试官们已经不满足仅仅只问原理了， 倒也是，如何看出一个人的代码能力，看看他读源码的能力就能看得出来。因此，老宋觉得各位真的要看一看 Bert 的源码了， 于...
史上最直白之BERT介绍（原理+代码）
weixin_44048622的博客
09-22 2338
bert的详解和使用（附代码）
新预训练模型CodeBERT出世，编程语言和自然语言都不在话下
喜欢打酱油的老鸟
02-26 2253
2020-02-25 10:56:25 选自arXiv 作者：Zhangyin Feng等 机器之心编译 参与：魔王、蛋酱 对于自然语言处理从业者来说，BERT 这个概念一定不陌生，自从诞生以来，它在诸多任务检测中都有着非常优秀的表现。近日，来自哈尔滨工业大学、中山大学和微软亚洲研究院的研究者合作提出了一个可处理双模态数据的新预训练模型 CodeBERT，除了自然语言（NL），编程语...
transformer理解及bert源码解读
programerchen的专栏
06-18 459
一、transformer
BERT的代码实现
Hiweir的博客
09-22 1354
由于前馈网络的ffn_num_outputs = num_hiddens,没有初始化传入#__init__()里面的参数，是创建类的时候传入的参数#token_embeddings层#segment_embedding层 (传入两个句子，所以第0维为2)#pos_embedding层 :位置嵌入层是可以学习的, 用nn.Parameter（）定义可学习的参数#设置Encoder_block的数量。
BERT 理论与实战
u014765410的博客
05-17 535
一、语言模型历史线 1、n-gram语言模型 sentence = <x1,x2,x3,x4> 利用n-gram语言模型预测sentence出现的可能性：P(x1,x2,x3,x4) = P(x4|x1,x2,x3) * P(x3|x1,x2) * P(x2|x1) * P(x1) ； 上式右边的P值均需要通过train data来获得，这就存在几个问题： 1）当sentence过长...
高分必过：Pytorch+BERT中文阅读理解系统源码
资源摘要信息:"基于Pytorch + BERT的抽取式中文机器阅读理解系统源码+全部数据（期末大作业）" 知识点详细说明： 1. Pytorch框架： Pytorch是由Facebook的AI研究院开发的开源机器学习库，广泛应用于计算机视觉和...
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