# PyTorch BERT 模型训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，该模型基于Transformer架构，通过无监督的方式学习大量文本数据的表征。BERT在自然语言处理领域取得了巨大的成功，被广泛用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等
原创
2023-11-28 04:21:08
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录情绪分析命名实体识别文本分类文本摘要结论在上一章中，我们了解了 BERT 及其在问答系统设计中的应用。本章讨论如何使用 BERT 实现其他 NLP 任务，例如文本分类、命名实体识别、语言翻译等。BERT 在各种 N
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2024-08-15 10:33:33
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bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
文章目录一、训练完整流程二、高阶操作1.自定义学习率2. 只训练特定的网络层3. 逐层释放/冻结网络参数4.恢复优化器状态时参数不match的解决方案5. 梯度反传，loss反传，梯度裁剪三、恢复保存的优化器状态，继续优化四、加载模型到指定的卡上 一、训练完整流程使用Pytorch训练神经网络的一般流程为（伪代码，许多功能需要自己实现，这里只列出了流程）：import torch
import
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2023-07-04 21:48:29
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这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
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2024-06-04 08:51:56
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最近刚开始入手pytorch，搭网络要比tensorflow更容易，有很多预训练好的模型，直接调用即可。 参考链接import torch
import torchvision.models as models #预训练模型都在这里面
#调用alexnet模型，pretrained=True表示读取网络结构和预训练模型，False表示只加载网络结构，不需要预训练模型
alexnet = model
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2023-07-04 21:47:21
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前言上一篇文章中讲到了GPT，也简单讲到了GPT和BERT的区别，这里先贴回来温习一下： GPT和BERT之间的区别是：GPT选择了transformer中decoder阶段结构作为预训练结构；而BERT选择了transformer中encoder阶段结构作为预训练结构。 这样首先需要知道encoder结构和decoder结构之间的利弊：encoderdecoder双向网络单向网络没有天然的预测目
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2023-12-02 20:38:43
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今天，播妞要跟大家分享的内容是，解析著名的语言模型-BERT，全文将分4个部分由浅入深的依次讲解，NLP爱好者们不要错过哦！Bert简介BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的
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2023-10-10 22:21:19
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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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Hugging face 是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，相比于其他公司，Hugging Face更加注重产品带来的情感以及环境因素。官网链接在此 https://huggingface.co/ 。但更令它广为人知的是Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库 Transformers
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2024-08-21 11:55:16
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只要是从事文本处理相关工作的人应该都知道 Google 最新发布的 BERT 模型，该模型属于是词向量的预训练模型，一经提出便横扫各大 NLP 任务，最近 Google 公司如约推出了中文词向量的预训练模型，不得不说这是一件非常有良心的事情，在此膜拜和感谢 Google 公司。那么如何使用 bert 的中文预训练好的词向量呢？前两天看见 paperweekly 推送的一篇文章，叫做是 两行代码玩转
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2024-01-11 00:08:09
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# 如何在PyTorch中加载BERT预训练模型
在这篇文章中，我们将一步一步学习如何在PyTorch中加载BERT预训练模型。这是自然语言处理（NLP）中常见的一种预训练模型，它可以用于各种任务，比如文本分类、问答系统等。
## 整体流程
首先，让我们看一下加载BERT模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 `transforme
原创
2024-10-03 04:38:07
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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
本文是模型压缩实践系列的第二篇，方法参考自论文：BERT-of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing。本文方法与上一篇讲到的layerdrop有一些相似点，同样聚焦工程实践，基本的核心思想其实并不复杂，非常容易应用到实际的项目场景中。本人也实现了tensorflow版本供大家参考，链接如下： qiufen
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2024-10-29 19:27:27
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# 如何使用 PyTorch 加载 BERT 预训练模型
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的模型。它能有效处理文本数据并在很多任务上取得了最先进的表现。今天，我们将通过 PyTorch 来加载一个预训练的 BERT 模型。以下是我们将要完成的步骤：
## 流程概
原创
2024-08-18 04:01:09
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作为预训练模型，BERT 目前常充当系统的重要模块，并衍生出大量 NLP 项目。但是 BERT 官方实现基于 TensorFLow 框架，因此那些借助 PyTorch 实现的 NLP 系统可能并不方便嵌入它。为此，开发者从每一个 OP 开始重新用 PyTorch 预训练 BERT 等模型。这个项目不仅提供预训练 BERT、GPT 和 Transformer-XL 模型，同时还提供对应的微调
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2023-12-01 20:17:59
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作者徐亮RoBERTa for Chinese, TensorFlow & PyTorch中文预训练RoBERTa模型RoBERTa是BERT的改进版，通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State of The Art的效果；可以用Bert直接加载。本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练，也会提供PyTorch的预
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2023-12-08 13:56:38
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目录一、前言二、随机遮挡，进行预测三、两句话是否原文相邻四、两者结合起来五、总结六、参考链接一、前言Bert在18年提出，19年发表，Bert的目的是为了预训练Transformer模型encoder网络，从而大幅提高准确率Bert 的基本想法有两个，第一个想法：随机遮挡一个或者多个单词，让encoder网络根据上下文来预测被遮挡的单词。第二个想法：把两个句子放在一起让encoder网络判断两句话
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2024-01-21 07:49:17
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1.什么是Bert？Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布的Base版本和Large版本。Base版本：L(Layers)=12，H(Hidden)=768，A(att
BERT 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》有五个关键词，分别是 Pre-training、Deep、Bidirectional、Transformers、和 Language Understanding。其中 pre-training 的意思是，作者认为，确实存在通用
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2024-01-24 15:43:04
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