我们下载下来的预训练的bert模型的大小大概是400M左右，但是我们自己预训练的bert模型，或者是我们在开源的bert模型上fine-tuning之后的模型的大小大约是1.1G，我们来看看到底是什么原因造成的，首先我们可以通过下一段代码来输出我们训练好的模型的参数变量。 下面这段代码可以输出我们下载的官方预训练模型的参数变量import tensorflow as tf
from tens
适用领域： 1.句向量生成 2.语义相似度计算 3.语义搜索 4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa 在文本语义相似度（Semantic Textual Simailarty) 等句子回归任务上，已经达到SOTA的结果，其语义相似度计算的处理方式是构造句子对[CLS]sen1[SEP]sen2输入到模型中，通过各种句子间的特征交互完成相似度计算，这就是交互式模型
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2024-03-18 21:13:56
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0 实验环境CPU ：龙芯3A5000
操作系统 ：Loongnix Server 8.4module-build工具在编译module stream时依赖到mock和rpkg，所以需要在系统中先安装这两个软件包。其中mock工具的使用可以参考mock知识点1。rpkg可以参考rpkg使用帮助。1 module-build1.1 module-build简介软件包主页：https://github
代码是github上的代码，参考b站up主【NLP从入门到放弃】的注解，在此基础上添加个人的注释以及举例子解释代码中的一些函数。参考链接放结尾处。 如果已经看过Transformer的代码，再来看Bert就会感觉到很容易上手。main函数if __n
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2023-07-04 18:26:24
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一、前言 一直在vue的门边徘徊的小菜鸟终于下定决心来继续深入学习啦（??????????），小菜鸟公司用的技术栈有点年纪了(ExtJs),但是对于后台管理系统来说功能还是很齐全的，优点很多，缺点也多（不褒不贬）,想了解的小伙伴可以去了解下哈（可能不多???）。好了，不说废话了，小菜鸟正式开始干活了。?????????? 二、踩坑成长史 1、首先搭建属于小菜鸟的项目工程 初始化：(环境配置：nod
# PyTorch BERT的输出解析：一个深度学习的旅程
在自然语言处理（NLP）的领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为一种不可或缺的工具。作为一种预训练的语言模型，BERT能够理解文字的上下文，从而为下游任务提供丰富的语义特征。本文将探讨如何使用PyTorch实现BERT模型，并解析其输出，提供
原创
2024-08-23 08:25:48
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目录1.register_buffer( )的使用随着例子边看边讲例子1：使用类成员变量（类成员变量并不会在我们的model.state_dict()，即无法保存）例子2：使用类成员变量（类成员变量并不会随着model.cuda()复制到gpu上）例子3：使用register_buffer()总结2.Parameter与Buffer2.1 model.buffers()和model.named_b
论文标题： ROCKET: exceptionally fast and accurate time series classification using random convolutional kernels 论文链接： https://www.xueshufan.com/publication/3042807565 代码链接： https://github.com/angus924/ro
模型的输入/输出在基于深度神经网络的NLP方法中，文本中的字/词通常都用一维向量来表示（一般称之为“词向量”）；在此基础上，神经网络会将文本中各个字或词的一维词向量作为输入，经过一系列复杂的转换后，输出一个一维词向量作为文本的语义表示。特别地，我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近，如此一来，由字/词向量转换而来的文本向量也能够包含更为准确的语义信息。因此，BERT模型的主要
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2024-04-16 16:48:23
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Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
https://github.com/facebookresearch/DPR摘要开放域问题回答依赖于有效的段落检索来选择候选上下文，其中传统的稀疏向量空间模型，如TF-IDF或BM25，是事实上的方法。作者表明检索实际上可以单独使用密集表示来实现，其中embedding是通过简单
由于源码一直在更新迭代，我的版本可能不太新了，不过大致意思差不多modeling_bert.py预训练模型的下载地址，如果加载时 参数设置没用下好的模型地址，则会自动从这些地址上下载BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.c
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2023-12-21 12:05:09
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# 实现pytorch中BERT的输出
## 介绍
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已经成为了一种非常流行的预训练模型。PyTorch是一个功能强大的深度学习框架，可以用于实现BERT模型。本文将介绍如何在PyTorch中实现BERT的输出。
## 流程图
```mermaid
flo
原创
2024-02-05 03:45:58
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1.介绍BERT BERT是一种预训练语言模型，是基于Transformer encoder的双向编码器，本质是一个denoised auto encoding(去噪自动编码)模型，它能基于上下文得到文本的表示。它是一个两阶段模型，即预训练-微调。预训练任务包括MLM（掩码语言模型）和NSP。对于下游任务，只需要额外增加一些结构，并对模型进行微调。 2.为什么需要CLS
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2024-06-28 18:46:26
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问题：分类模型可以输出其文本的embedding吗?LM模型可以输出其文本的embedding吗？答案：可以。假设你已经用自己的数据fine-tuing好模型。主要工具设备型号：python3.6、torch1.7、transformer4.2、macOS、1.获取Embedding的方式有哪些直接用 CLS Token 的 Embedding 作为句子表征（也就是下文中说的pooler_out）
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2024-04-14 16:03:28
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ALBERT的初衷是想解决BERT中参数量过多的问题，论文全称为：ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations。
BERT模型从训练到部署全流程Tag: BERT 训练 部署缘起在群里看到许多朋友在使用BERT模型，网上多数文章只提到了模型的训练方法，后面的生产部署及调用并没有说明。 这段时间使用BERT模型完成了从数据准备到生产部署的全流程，在这里整理出来，方便大家参考。在下面我将以一个“手机评论的情感分类”为例子，简要说明从训练到部署的全部流程。最终完成后可以使用一个网页进行交互，实时地对输入的评论语句进
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2024-06-17 23:12:28
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前几篇博客简单的介绍了EJB，下边我们来说一下我们该如何搭建一个EJB框架。本人搭建框架使用的Myeclipse10+jboss6.0。搭建这个框架只需要你的IDE支持EJB就可以了，但是并不是所有的服务器都支持EJB，Tomcat就不支持EJB的部署，而weblogic，WebSphere，JBoss都是支持的，因为JBoss是开源免费的的，所以我选择的服
简介 ORB的全称是ORiented Brief，是文章ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF中提出的一种新的角点检测与特征描述算法。实际上，ORB算法是将FAST角点检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进。ORB算法 在上一篇文章《
最近项目需要用来Ember，又要开始新的学习了，由于网上资料比较少，可以找到的基本都是英文，因此，这里对Ember官方网站的Guide进行边看边翻译，以方便自己深化理解。开始学习Ember，你必须了解下面列举的一些核心概念。Ember.js的设计目的是帮助开发者创建任意规模的Web应用，并使它的性能可以和本地App相媲美。为了这个目标，我们需要新的工具和新的概念。我们花了很多时间研究一些本地App
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2024-10-13 17:28:54
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作为一个豆瓣fm的忠实用户，被豆瓣fm与音乐不期而遇的理念深深吸引。 最近豆瓣推出升级到PRO享受更高品质音乐的服务，升级后确实质量提升明显。但是有个功能仍然没有提供，那就是无法下载喜欢的歌曲。 在对豆瓣fm网页经过一番研究之后，决定做个下载当前歌曲的Chrome插件，只是方便自己下载喜欢的音乐,不喜勿入。第一步：找到资源用chrome的开发者工具打开douban.fm首页，通过chrome开发者
