putdoor的博客

本文是快速入门一个简单的情感分析模型，使用2018年最强的NLP预训练模型BERT，用公开的数据集：酒店的7000条评论数据进行训练，1代表正向评论，0代表负向评论，最终我们实现输入一条评论数据，我们对它做情感分类，本模型未调参，均使用BERT开源的原始参数，就已经达到0.907的分类正确率，后续建议读者调试以下参数，以获取更好的模型效果：max_seq_length、train_batch_size、num_train_epoch、learning_rate

摘要：本文为BERT模型的run_classifier.py的详细注释，便于了解模型内部究竟做了什么？模型可调参数有哪些？自己写一个processor的类，需要注意哪些？想要运行这个脚本，需要传入哪些参数？尽在本文详细注释！# coding=utf-8# bert注解版# author：putdoor"""BERT finetuning runner."""from __future...

字面意思就是:该模型在运行过程中使用GPU资源的时候,GPU资源枯竭了,有以下解决办法:1.充钱:当然也是最low最迫不得已的办法,GPU显存越大越强,核数越多越强,充钱少掉头发,充钱使人变强.2.资源占用层面:(1) 先观察GPU的占用情况: 使用以下linux命令等待一会儿即可得到GPU的情况nvidia-smi我们发现,这8核GPU没有哪一核被使用(2) 查看是否还有其他...