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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# 使用Java调用训练好的BERT模型的完整指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个非常强大的预训练语言模型。尽管大多数BERT实现主要使用Python，但你也可以在Java中使用训练好的BERT模型。本文将介绍如何在Java中实现这一目标，并显示开发过程中
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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# 如何使用预训练好的BERT模型进行Java开发
## 一、整体流程
下面是使用预训练好的BERT模型进行Java开发的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载预训练好的BERT模型 |
| 步骤二 | 导入BERT模型到Java项目 |
| 步骤三 | 使用BERT模型进行文本分类或其他任务 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 步
原创
2024-02-29 05:43:18
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# PyTorch加载训练好的BERT模型
## 简介
在自然语言处理（NLP）任务中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型。PyTorch是一种常用的深度学习框架，本文将介绍如何使用PyTorch加载训练好的BERT模型。
## 流程概述
下面的表格展示了加载训练好的BERT模型的
原创
2023-11-02 05:32:35
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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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BERT了解BERT
BERT句子分类模型结构模型输出预训练任务：Mask Language Model与训练任务：相邻句子判断BERT的应用BERT特征提取上一节学了将Attention发扬光大的模型Transform，今天讲学习把Transform模型发扬光大的经典模型：BERT。BERT在2018年提出，BERT一出现就打破了多个自然语言处理任务的最好记录。BERT的论文发表不久，BE
# 深度学习应用之PyTorch调用训练好的Bert模型进行测试
在自然语言处理领域，Bert模型是目前非常流行的一种预训练模型，它在各种NLP任务中都取得了很好的表现。在实际应用中，我们通常会使用已经训练好的Bert模型来进行后续的任务处理，比如文本分类、命名实体识别等。本文将介绍如何使用PyTorch框架来调用训练好的Bert模型进行测试。
## Bert模型简介
Bert全称为Bidi
原创
2024-07-06 04:27:24
292阅读
文章目录一、模型迭代方法技术提升交流二、增量学习 一、模型迭代方法机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种：1、全量数据重新训练一个模型，直接合并历史训练数据与新增的数据，模型直接离线学习全量数据，学习得到一个全新的模型。优缺点：这也是实际最为常见的模型迭代方式，通常模型效果也是最好的，但这样模型迭代比较耗时，资源耗费比较多，实时性较差，特
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2024-04-28 21:31:36
47阅读
这个应是最简单了解bert源代码的文章，看英语头晕的人和怕麻烦的人，适合看我这个，我不会拓展太多，每一个功能大致都会介绍。文件定位在 pytorch-transformers/pytorch_transformers/modeling_bert.py当然啦，依然需要一些预备知识attention、seq2seq、mask、embedding等才能快速看懂，比如我文中说的self-attention
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2023-08-26 23:54:40
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最近一年来一直在从事语言助手的开发，和自然语言处理方面的工作最近刚出来效果最好的模型是bert的动态词向量，刷新了各个自然语言处理Task的成绩如QA,NER,CLASSIFICATION等接下来就让我们实际来构建一个以bert为后端词向量的文本分类模型1、首先安装腾讯开源的Bert-as-service模块pip install bert-serving-server
pip install b
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2024-02-28 17:04:54
57阅读
1 综述基于pyTorch的python接口训练的模型，一般会针对部署环境进行模型的转换。而深度学习模型的使用环境，一般会分成以python web服务的方式进行部署、以c++调用深度学习模型或针对移动式设备进行部署。2 以python web服务的形式进行部署在中，用docker + supervisor + nginx + gunicorn + flask的方式部署了深度学习的服务，如下面的代
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2023-09-13 10:26:01
514阅读
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。看完这篇文章后，你会知道：如何配置和评估time-based学习率方案。如何配置和评估drop-based学习率方案。让我们开始吧。训练模型的学习率计划调节随机梯度
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2024-10-11 16:21:16
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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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TensorFlow实践（13）——保存和复用训练好的模型（一）前 言（二）保存训练好的模型（三）重载保存的模型（四）总结 （一）前 言当模型训练完成之后，我们可以使用tf.train.Saver()方法将训练好的模型进行保存，以便于之后使用模型进行预测等任务，而不用重复训练。Saver构造方法的主要输入参数：参数名称功能说明默认值var_listSaver存储的变量集合全局变量集合reshap
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2023-11-28 13:23:25
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目录 cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层5、Dropout层6、softmax层7、前向传播5、实例化以及定义6、模型训练与参数优化cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包 from torch.utils.da
Pytorch BERT0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. BERT1.1 NLP 中的迁移学习使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征
例如 word2vec 或语言模型不更新预训练好的模型需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息
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2024-08-26 13:12:06
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一、安装pip installhyperopt二、说明Hyperopt提供了一个优化接口，这个接口接受一个评估函数和参数空间，能计算出参数空间内的一个点的损失函数值。用户还要指定空间内参数的分布情况。Hyheropt四个重要的因素：指定需要最小化的函数，搜索的空间，采样的数据集(trailsdatabase)（可选），搜索的算法（可选）。首先，定义一个目标函数,接受一个变量,计算后返回一个函数的损
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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前一段时间有个朋友问我这样一个问题：google官网给的bert-base模型的ckpt文件大小只有400M，为什么我进行微调-训练之后，保存的ckpt模型就是1.19G呢？我当时的回答是：因为google给的bert-base模型的ckpt文件仅包含bert的transform每一层的参数，不包含其他参数。而你自己在微调训练过程中有增加了其他的一些参数，所以会比较大。现在想一想，感
