tensorflow BERT学习记录--使用自己的训练集--run_classifier.py

最新推荐文章于 2025-06-21 21:51:37 发布
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分类专栏： nlp 深度学习 Tensorflow
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 tensorflow bert github 上有tensorflow bert的源代码和预训练模型的下载链接

该仓库里的run_classifier.py 用于fine-tuning以及推理,官方的BERT库里,只需要修改run_classifier.py即可完成对新数据集的fine-tuning和推理, 该文件里的代码主要是以下几块:

  • 训练参数Flags的定义, 没什么好说的, 官方的注释很容易理解,

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BERT TensorFlow 训练和调试 （shell）
weixin_48185819的博客
08-26 569
内存60G，20核 max_seq_length 和 train_batch_size 再大会OOM 训练和验证shell export DATA_DIR='/xx/xx/bert' export BERT_BASE_DIR='/xx/xx/chinese_L-12_H-768_A-12' python run_classifier.py \ --task_name=organ_grid \ --do_train=true \ --do_eval=true \ -...
如何用自己的数据集进行bert预训练
ZJF的博客
07-22 9343
本实验在colab环境下进行
【Python】TensorFlow
最新发布
宅男很神经
06-21 890
当我们谈论 TensorFlow 时，如果仅仅将其理解为一个 Python “库”，那就极大地低估了它的内涵和外延。TensorFlow 并非一个孤立的工具，而是一个庞大、完整且不断演进的开源端到端机器学习平台与生态系统。它的核心使命是让研究人员能够将最前沿的机器学习理念付诸实践，并让开发者能够轻松地将这些成果部署到现实世界的应用中。核心设计哲学：计算即数据流图 (Computation as Dataflow Graphs)要理解 TensorFlow 的设计精髓，必须回到它的根源——数据流图。尽管 Te
Bert源码解析--训练集生成
weixin_41640583的博客
04-18 1341
这一部分的源码主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里。 先介绍主要部分：create_pretraining_data.py 这里小标1，2用的太多了，为了方便区分，我用了不同颜色（红、橙、绿）的小标表示，同一个颜色是一个部分的；脚本中用到的函数，我用紫色的进行了标识。 源码地址：https://github.com/goog...
BERT+使用transformers库加载自己数据集做BERT预训练（普通方式+TrainerAPI）
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10-26 8228
Word Embedding 在NLP任务中，我们需要对文本进行编码，使之成为计算机可以读懂的语言。在编码时，我们期望句子之间保持词语间的相似性。word embedding做的事情就是把一个词映射到低维的稠密空间，切语义相近的词向量离得比较近。 ...
Al-bert利用自己训练数据集预训练以及测试LCQMC语义相似度测试（一）
chenmingwei000的博客
12-15 4209
Al-bert利用自己训练数据集预训练以及测试LCQMC语义相似度测试## 标题 数据预处理解析 1.1 create_pretraining_data.py 解析 首先，albert还是利用了bert的训练方法，所以数据处理非常相似，除了利用全词模式的更改；本文章只针对代码进行解析；代码在github搜索就能得到 作者提供了一个样例数据，这样的话，其实是非常让用户方便的进行自己数...
BERT学习笔记：run_classifier.py
Dong Hsueh
06-11 6619
BERT 源码初探之 run_classifier.py 本文源码来源于 Github上的BERT 项目中的 run_classifier.py 文件。阅读本文需要对Attention Is All You Need以及BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding两篇论文有所了解，...
Bert_Classifier-master.zip
03-22
标题 "Bert_Classifier-master.zip" 暗示这是一个与BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）相关的项目，可能是一个用于文本分类的机器学习模型。BERT是Google在2018年提出的预训练语言...
bert——常见运行run_classifier.py错误
老简单题
01-17 3471
用pytorch运行github上谷歌提供的bert模型的run_classifier.py，参数见官网，需将其中有$的参数进行替换，替换成自己的路径，运行过程会出现以下错误： 1.cannot import name ‘modeling’ from ‘bert’ 将import modeling import optimization import tokenization改为from bert import modeling from bert import optimization from bert
google-research/bert官方代码中的坑_run_classifier_效果很差原因
MZ的专栏
04-20 5184
文章目录简介一、学习率相关1.1 warmup1.2 lr decay1.3 二次训练二、shuffle-训练时的数据打乱三、流程相关-Estimator后记 简介 bert官方代码google-research/bert中有很多很强的设定，稍有改动就会导致结果很差。此文档简单总结如下。 google-research/bert版本：d66a146 该文档撰写时间：2019年4月11日 主要基于任...
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chenmingwei000的博客
12-19 2509
`Al-bert利用自己训练数据集预训练以及测试LCQMC语义相似度测试## 标题（二） 上一张讲解了怎么构造预训练的数据，这一章讲解训练过程，一起探讨与bert的区别 1.2 run_pretraining.py 的讲解 我们仍然采用debug模式进行 bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_confi...
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08-11
Google官方发布BERT的 TensorFlow 代码和预训练模型
在自己的数据集上重新训练BERT（附代码）
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qq_36618444的博客
05-26 1万+
最近有需要在新的领域进一步训练BERT，因此参照了hugging face官方文档写了相应的代码。本文采用的是hugging face提供的checkpoint，并在相应的task special领域进行了微调。由于项目的保密协议代码数据不便全部公开，下面只给出关键的部分。 BERT MLM 重新训练BERT主要是在自己的数据集上实现Masked Language Model的预测任务。我忘记了在哪篇论文里看到Next Sentence Prediction对下游的任务的增益其实并不大（如果有误还请指出），
在bert的基础模型上训练自己的数据（只是过程源码解析后面更新）
gubaocheng的博客
06-19 4819
1.第一步 从github上下载bert的源码链接，并且下载BERT模型链接 2.第二步 准备数据中文数据样式如图所示： （每一句话一行） 3.第三步 使用bert/create_pretraining_data.py来做数据的预处理 主要是修改改文件的FLAGS.参数即可 4.第四步 运行bert/run_pretraining.py 同样只要修改FLAGS.参数 即可 到这就可以了 ...
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【代码】BERT训练之数据集处理(代码实现)
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本指南探讨了 BERT 及其使用 TensorFlow 的各种应用，包括文本分类、命名实体识别 (NER) 和语言翻译。(NER) 是自然语言处理 (NLP) 的一个子领域，涉及识别文本中的实体并将其分类为预定义的类别，例如人名、组织、位置、日期等。使用 BERT 进行语言翻译并不是最常见或直接的方法，因为 BERT 主要设计用于句子分类、命名实体识别和类似任务等任务，而不是语言翻译等序列到序列任务。BERT 使用 WordPiece 标记化，将单词分割成更小的子词，使模型能够处理词汇表之外的单词。
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介绍tensorflow 使用的文本数据处理
Traceback (most recent call last): File "C:/Users/11152/Desktop/bert-master/run_classifier.py", line 36, in <module> FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.compat.v1.compat' has no attribute 'v1'
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具体地说，`tensorflow._api.v1.compat.v1.compat` 模块没有名为 `v1` 的属性。 这种错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或导入语句有问题导致的。请确保你使用的 TensorFlow 版本与代码兼容，并且检查导入语句...
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