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pytorch-transformers （BERT）微调
lyn_CS: 直接torch.save(model, PATH)，下次调用时直接model = torch.load(PATH)
pytorch-transformers （BERT）微调
lyn_CS: 你看一下transformers的文档，里面有说到怎么保存和加载模型。训练好的模型保存起来，就可以直接用 # Saving best-practices: if you use defaults names for the model, you can reload it using from_pretrained() if args.do_train and (args.local_rank == -1 or torch.distributed.get_rank() == 0): # Create output directory if needed if not os.path.exists(args.output_dir) and args.local_rank in [-1, 0]: os.makedirs(args.output_dir) logger.info("Saving model checkpoint to %s", args.output_dir) # Save a trained model, configuration and tokenizer using `save_pretrained()`. # They can then be reloaded using `from_pretrained()` model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else model # Take care of distributed/parallel training model_to_save.save_pretrained(args.output_dir) tokenizer.save_pretrained(args.output_dir) # Good practice: save your training arguments together with the trained model torch.save(args, os.path.join(args.output_dir, 'training_args.bin'))
pytorch-transformers （BERT）微调
书屋里的咸鱼: 请问您知道训练完成后的bert怎么保存以用于其他的下游任务吗？
pytorch学习笔记-入门-定义网络
Tisfy: 深得人心，正如古人云：欲买桂花同载酒，终不是、少年游。
TF2-Wide&Deep-subclass
程序猿学长: 感谢分享

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这个作者很懒，什么都没留下…

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