bert微调步骤：首先从主函数开刀：copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数：if __name__ == "__main__":
flags.mark_flag_as_required("data_dir")
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2023-11-26 12:21:22
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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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问题阅读正文之前尝试回答以下问题，如果能准确回答，这篇文章不适合你；如果不是，可参考下文。为什么会有偏差和方差？偏差、方差、噪声是什么？泛化误差、偏差和方差的关系？用图形解释偏差和方差。偏差、方差窘境。偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与模型复杂度的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？偏差、方差和K折交叉验证的关系？如何解决偏差、方差问题？本文主要参考知乎文章，如有
展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
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2023-08-07 11:56:37
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# 深入理解 BERT 微调：PyTorch 实现指南
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的语言表示模型，因其预测语言上下文的能力，在多个自然语言处理任务中取得了显著的成绩。在这篇文章中，我们将一起走过使用PyTorch对BERT进行微调的全过程。
## 流程概
# 使用CPU跑BERT微调 PyTorch
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的自然语言处理模型，广泛应用于文本分类、问答等任务。微调BERT模型的方法多种多样，但对于资源有限的用户，使用CPU进行微调是一个经济实惠的方法。本文将介绍如何在PyTorch中使用CPU进行BERT模型的
原创
2024-10-23 05:16:32
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# 如何实现“pytorch bert微调中文实体识别”
## 1. 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch和BERT模型进行中文实体识别的微调。对于一个刚入行的小白来说，这可能是一个有趣的挑战，但请不要担心，我将一步步指导你完成整个过程。
## 2. 流程概览
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 |
原创
2024-07-04 03:56:43
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文章目录Transformer PE - sin-cos 1dVIT PE - trainable 1dSw PE - trainable relative bias 2dMAE PE - sin cos 2d Transformer PE - sin-cos 1d正余弦不可学习PE，之前的博客里面提到过了，这里引用一下就好PE矩阵可以看作是两个矩阵相乘，一个矩阵是pos（/左边），另一个矩阵是
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2024-01-17 10:28:09
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Bert初识 训练向量比较好用的工具（不需要对特定的任务修改模型，预训练时进行微调就可以满足各种任务） Bert：基于微调的语言模型。利用左右两侧的上下文信息，通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示，transformer作为特征提取器 GPT：基于微调的语言模型。可以单项获得句子上下文更远的语言信息使用bert Google公布的模型（预训练模型）：使用时进行特
对于序列级和词元级自然语言处理应用，BERT只需要最小的架构改变（额外的全连接层），如单个文本分类（例如，情感分析和测试语言可接受性）、文本对分类或回归（例如，自然语言推断和语义文本相似性）、文本标记（例如，词性标记）和问答。在下游应用的监督学习期间，额外层的参数是从零开始学习的，而预训练BERT模型中的所有参数都是微调的。我们可以针对下游应用对预训练的BERT模型进行微调，例如在SNLI数据集上
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2024-03-13 17:00:18
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这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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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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背景介绍文本分类是NLP中的一个经典任务， 通常在大型的数据集进行一些预训练的模型在文本分类上可以取得很不错的成绩。例如word2vec， CoVe(contextualized word embeddings)和ELMo都取得了不错的成绩。Bert是基于双向transformer使用masked word prediction和NSP(next sentence prediction)的任务进行
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2024-04-05 22:18:47
89阅读
# 使用PyTorch实现BERT的步骤
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，广泛用于各种任务，包括文本分类、情感分析等。在这篇文章中，我将指导你如何使用PyTorch框架来实现BERT模型。本文将包括整个流程的概览、详细的代码示例以及解释。
## 流程概述
Bert 源码解读一直在用 Bert 系列做一些自然语言理解任务，包括命名实体识别、关系抽取，文本结构化等信息抽取任务。之前开发任务紧，Bert 拿来就用了，很多代码只知其然而不知其所以然，今日好好读了一下 BERT Pytorch 版本的源码，并逐行做了注释记录，遂开辟 NLP 菜鸟系列，随缘更新一些文章，供基础玩家阅读与学习。耐心读下来，整个流程可以轻松读懂，源码中一些不常用的函数已经去掉~B
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2023-09-23 15:57:01
121阅读
Google - BERTTips：本人也是初学者，如有错误，还请不吝赐教之前一直认为方法论和思维方式才是最重要的，实际的解决方案会随着时间的改变快速更迭，所以一直没有记录的习惯，…Before BERT 很多机器学习领域的任务，或显式或隐式地可以分为两个阶段 - 将问题数据映射到一个潜藏信息的低维空间里，即将原问题里的元素 X 映射为 hx - 再将 hx 映射到（分类到）（回归到）数据标签y上
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2023-10-12 07:59:09
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a)是句子对的分类任务 b)是单个句子的分类任务 c) 是问答任务 d)是序列标注任务首先我自己最常用的就是：文本分类、序列标注和文本匹配。 这四个都是比较简单的，我们来看d)序列标注，其实就是把所有的token输出，做了一个softmax，去看它属于实体中的哪一个。对于单个样本，它的一个文本分类就是使用CLS这边，第一个CLS的输出，去做一个微调，做一个二分类，或者是多分类。 a)这个其实本质
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2024-08-26 13:19:42
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选自Medium作者：Victor Sanh机器之心编译参与：魔王
过去一段时间，大模型层出不穷。在大家纷纷感叹「大力出奇迹」的时候，作为调用预训练语言模型最流行的库，HuggingFace 尝试用更少的参数量、更少的训练资源实现同等的性能，于是知识蒸馏版 BERT——DistilBERT 应运而生！
近日，HuggingFace 发布了 NLP transformer 模型——Dist
在这篇博文中，我将分享如何解决“PyTorch版本BERT代码”的问题，并将整个过程分为多个部分，以便于理解和应用。以下是我的整理内容，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。
我们首先需要配置环境。以下是我整理的思维导图，以便更直观地理解整个配置过程。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A(系统环境)
A1(操作系
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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