参考BERT fine-tune 终极实践教程Bert 实战bert在主要分为两个任务：一、训练语言模型和预训练部分（run_pretraining.py），二、训练具体任务的fine-turning部分(run_classifier.py适用于分类情况/run_squad.py适用于问答情况)一、 下载预训练模型， 预训练模型可以在google的开源界面找到，对于中文可以直接下载对应的中文预训练
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2024-10-13 21:24:10
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前段时间仔细研究了下Bert论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。了解到bert其实用的网络结构就是Transformer，因此，又去仔细看了下《Attention is all you need》。对Bert和Transformer有了一个大概的理解。但是其中有个
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2024-03-22 14:10:01
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引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
前言在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：jieba分词SnowNLP北京大学PKUse清华大学THULACHanLPFoolNLTK哈工大LTP斯坦福分词器CoreNLPBaiduLac这里，我们不使用上述的工具，而是利用bert训练一个自己的分词器。数据预处理首先我们查看下初始的数据：data/sighan2005/raw_data/training.txt１９９８年 ， 中国
BERT有什么局限性？从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下：BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，假设我们Mask住”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”
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2024-08-12 18:03:04
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有些时候，我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： &
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2024-03-26 23:32:39
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这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
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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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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1.BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer
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2023-09-23 20:32:56
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一、CUDA驱动安装1.1、CUDA的下载1.2、CUDA的安装1.3、更新补丁的安装CUDA10.2子目录介绍： NVIDIA_CUDA_Development： CUDA 开发环境 NVIDIA_CUDA_Documentation：CUDA 开发文档 NVIDIA_CUDA_Samples： CUDA
今天看到一篇bert的文章，感觉写的很不错1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP
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2024-01-06 06:07:27
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本机环境： Anaconda TensorFlow2.1.0 - CPU Ubuntu18.04 Python3.7任务描述： 以上环境下使用tf.Keras搭建CNN，使用Keras Applications内置预训练模块VGG16（不使用自带fc层）；对源数据进行数据增强方案及报错解决： 1）希望引入VGG系列网络提升网络性能，直接在代码中写入VGG代码效率低下、效果不佳，改用嵌入预训练模块方
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2024-08-01 15:33:25
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OverviewALBERT简介Embedding因式分解层间参数共享句子间关联损失ALBERT系列&Bert比较transformers简介tf模型转torch模型torch实现微调ALBERT参考文献 ALBERT简介 通常情况下，增加预训练模型大小会带来效果的提升；然而，当模型大小达到一定的程度之后，就很难再进行了，因为受到了GPU内存和训练时间的限制。为了减小模型参数和模型
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2023-11-25 17:07:46
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于 Transformer 模型的预训练语言模型，适用于各种自然语言处理任务。下面是使用预训练的 BERT 模型的一般步骤：安装相应的库：首先，你需要安装 PyTorch、Transformers（Hugging Face 库）和 Tokenizers 库，它们是使用
原创
2023-05-17 15:07:57
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在本文中，我将详细介绍如何使用PyTorch中的预训练模型BERT，包括其背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析及多协议对比。通过这些内容，旨在使读者对BERT的使用、交互及其细节有更深刻的理解。
## 背景知识
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的出现极大地提升
python-在多处理模块中使用所有内核的100％我有两段代码用于学习Python 3.1中的多处理。 我的目标是使用所有可用处理器中的100％。但是，此处的代码段在所有处理器上仅达到30％-50％。无论如何，要“强制” python使用全部100％？操作系统（Windows 7、64位）是否限制了Python对处理器的访问？在下面的代码段运行时，我打开任务管理器并观察处理器的峰值，但从未达到并维
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2024-10-10 10:16:59
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一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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BERT模型总结前言 BERT是在Google论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中被提出的，是一个面向NLP的无监督预训练模型，并在多达11个任务上取得了优秀的结果。这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型，这极大的方便了一个新的任务开始，因
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2024-10-24 19:47:22
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