本文主要是针对入门级别的Bert使用，先让模型能够实现文本分类，后续会讲解huggingface的Bert流程化的使用，包括英文文本分类和中文文本分类。英文部分使用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中的Cola数据集，任务如下图 这个数据集包括四列：[‘sentence_s
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2023-07-04 21:49:21
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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/google-res
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2024-01-08 17:51:01
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代码如下 没有数据集 只有大体框架/代码可运行import math
import re
from random import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# sample IsNext and NotNext to be same in small bat
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2023-11-16 21:27:19
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概述本文基于 pytorch-pretrained-BERT(huggingface)版本的复现，探究如下几个问题：pytorch-pretrained-BERT的基本框架和使用如何利用BERT将句子转为词向量如何使用BERT训练模型（针对SQuAD数据集的问答模型，篇幅问题，可能下篇再写）因为已经有很多文章对BERT的结构和效果做了详尽的介绍，所以对于模型的效果和结构就不在这里赘述了。
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2024-08-05 22:44:42
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# BERT源码解析：PyTorch实现
近年来，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）因其出色的自然语言处理能力而备受关注。BERT的核心在于其利用Transformer架构进行双向编码。本文将使用PyTorch语言简单介绍BERT的源码，并提供相关代码示例，以帮助理解其实现原理。
## BERT的基本结构
model.py对transformers的bert源码的解读 # coding=utf-8
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import copy
import json
import logging
import math
import os
im
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2023-07-06 12:32:05
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BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个文
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2023-07-04 21:53:52
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这个是很早之前就应该做的工作，之前看过几遍源码，但是都没有详细的记录下来，Bert源码还是很优雅的，这次看记录下来方便以后回顾。先来看它的整体结构：├── README.md
├── create_pretraining_data.py
├── extract_features.py
├── modeling.py
├── modeling_test.py
├── multilingua
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2024-08-15 19:32:24
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Bert模型是当前自然语言处理领域中的重要工具，尤其在问答系统、情感分析和文本生成等任务中广泛应用。基于Pytorch的Bert模型源码的分析，能够帮助我们更好地理解其内部实现机制，并为我们提供进一步优化和扩展的基础。
```mermaid
flowchart TD
A[背景描述] --> B[技术原理]
B --> C[架构解析]
C --> D[源码分析]
D
# 实现BERT的PyTorch源码教程
在深度学习的世界中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种流行的预训练语言模型，而PyTorch是一个灵活且强大的深度学习框架。在本文中，我们将深入理解如何实现BERT的PyTorch源码，从基础的模型构建到训练和推理。以下是我们要完成这一任务的步骤。
| 步骤
一、tensorflow版本必须是2.0以下我的版本import sys
import numpy as np
import tensorflow as tf
print('python版本是：', sys.version)
print('python路径是：', sys.executable)
print('numpy版本是：', np.__version__)
print('tensorflo
前言前几天面试，有面试官直接拿 bert 的源码让我分析，emm， 有点厉害呀。 还好老宋底子可以， 之前看过 Transformer 的实现，自己也用 Transformer 写了一下文本分类任务，没有难住我，哈哈哈哈。 不过，看来，如今，面试官们已经不满足仅仅只问原理了， 倒也是，如何看出一个人的代码能力，看看他读源码的能力就能看得出来。因此，老宋觉得各位真的要看一看 Bert
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2023-11-27 11:28:15
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2022.4.23 记一、利用Bert进行特征提取1、使用tokenizer编码输入文本 tokenizer是一个将纯文本转换为编码的过程，该过程不涉及将词转换成为词向量，仅仅是对纯文本进行分词，并且添加[MASK]、[SEP]、[CLS]标记，然后将这些词转换为字典索引。model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (tfs.BertMod
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2024-01-25 19:31:25
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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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众所周知，BERT模型自2018年问世起就各种屠榜，开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在，BERT的相关衍生模型层出不穷（XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等），要理解它们可以先从BERT这个始祖入手。HuggingFace是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，很早就捕捉到BERT大潮流的信号并着手实现基于pytorch的BERT模型。这一
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2024-06-10 12:22:05
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1 简介 有关BERT的知识点可以参考如下链接 ，这里使用官方预训练好的BERT模型，在SQuAD v1.1上进行微调。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding_SU_ZCS的博客 &nb
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2024-08-16 20:50:06
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BERT Pytorch版本 源码解析（一） 一、BERT安装方式pip install pytorch-pretrained-bert二、BertPreTrainModel: 一个用于获取预训练好权重的抽象类，一个用于下载和载入预训练模型的简单接口1、初始化函数（def __init__(self, config, *inputs, **kwargs)）:def __init
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2023-07-04 18:26:09
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文章目录模型架构源码torch.nn.Transformerinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerEncoderLayerinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerEncoderinit调用及参数源码forward调用及参数源码torch.nn.TransformerDecoderLayerini
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2023-09-05 10:36:10
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一.模型构建Pytorch中模型均问类Module的子类的实例,一个特定的网络层是一个Module子类的实例,而整个网络也是一个Module子类的实例,例子如下:构建一个LeNet网络net = LeNet(classes=2)实际上这一步是使用Module类的子类LeNet构建了一个LeNet类net,LeNet类则由我们自己定义(这里Pytorch库已经帮我们定义好了,但我们自己搭建网络的时候
# 使用BERT-PyTorch进行自然语言处理任务的源码安装
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种自然语言处理（NLP）模型，它通过深度双向编码来理解上下文。BERT-PyTorch是BERT在PyTorch框架下的实现，因其灵活性和易用性受到广泛欢迎。本文将详细介绍如
原创
2024-09-06 05:00:19
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