加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
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2024-02-04 09:01:25
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# PyTorch Hugging Bert编码
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型，它在多个NLP任务上取得了很好的效果。PyTorch Hugging Face提供了一个方便的工具库，可以轻松地使用BERT模型进行文本编码。
## BERT简介
BERT是
原创
2024-06-17 05:38:00
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在官方的bert-github上，git clone https://github.com/google-research/bert.git主要的文件内容如下图：主要包括7个主要的python文件，小编要坚持把这7个解读清楚呀！首先解读的是modeling.py文件，是bert实现的核心代码,主要包括2个类和17个函数，如下所示：一、类1.class BertConfig(object):cla
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2023-12-07 12:40:56
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代码是github上的代码，参考b站up主【NLP从入门到放弃】的注解，在此基础上添加个人的注释以及举例子解释代码中的一些函数。参考链接放结尾处。 如果已经看过Transformer的代码，再来看Bert就会感觉到很容易上手。main函数if __n
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2023-07-04 18:26:24
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1、Bert（encoder of transformer）BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformer，是 Google 以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）我在 Transformer回顾详
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2023-10-17 10:46:25
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# 最简单的BERT编码方式PyTorch
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，它涵盖了文本分类、语言模型、问答系统等多个任务。在NLP任务中，词嵌入（Word Embedding）是一个重要的概念，它可以将文本信息转换为向量形式，从而方便计算机对文本进行处理。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transforme
原创
2024-06-16 04:21:41
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BERT模型介绍一、什么是BERT？BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，因为decoder是不能获要预测的信息的，模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Pred
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2024-01-20 19:54:14
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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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1.前言bert是非常出名的预训练模型，它在很少的数据也能有很好的表现。 在我们将要引出bert模型时，先来简单diss其他常见模型的缺点吧！！diss Word2vec word2vec 不能解决一词多义，也不能解决OOV问题，生成的句子和文档向量也差强人意diss RNN 最出名的缺点是：不能并行，训练速度太慢了diss CNN 虽然可以并行，但太适用于分类任务了，用在其他NLP任务上，效果
# 深度学习中的预训练模型：BERT与PyTorch
在深度学习领域，预训练模型是一种非常重要的技术，它可以通过在大规模的语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而取得出色的性能。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型，它由Google在2018年提出，通过Transformer
原创
2024-02-26 05:33:49
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引入Bert-bilistm-crf进行命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引入bert词向量，pytorch官网给出了的bilstm-crf的模板代码，但是pytorch官方的bilstm-crf的代码存在两个问题：1. 代码的复杂度过高，可以利用pytorch的广播计算方式，将其复杂度降低。2.官方代码的batch_size仅仅为1，实际运用时需要将batch_size调大。对于问
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2023-07-10 15:59:37
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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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文章目录pytorch版的bert分类模型流程，后加bert_BiLSTM融合对比一.前言版本详述数据预处理定义模型参数预训练模型下载 放在bert_model 包含config.json,pytorch_model.bin,vocab_txt二.完整代码github链接三.上代码import1.预处理数据2.定义bert模型3.定义优化器和线性学习率4.定义训练函数和验证测试函数5.开始训练6
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2023-10-30 17:29:23
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本文是学习使用Huggingface的Transformers库的简单实践，我们简单的梳理一下模型的结构，以及具体的程序结构。我用的是Pytorch，虽然代码比较简单，但还是附上地址：https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。1、任务目标本文的任务目标在于利用预训练的语言模型，辅助下游的英语的平坦命名实体识别任务。2、模型结构主要包括四大模块：tokenizer
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2024-01-16 17:29:16
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据预处理4 Bert-BiLSTM-CRF模型5 Bert-CRF模型6 模型训练7 结果评估8 训练集流水线9 测试集流水线10 记录遇到的一些坑11 完整代码 1 前言2 数据准备使用了transformers和seqeval库 安装方法： huggingface-transformersconda install -c huggingface transf
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2023-07-04 21:52:16
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# 使用PyTorch进行BERT模型构建与训练
在本篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch构建和训练BERT模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种预训练模型，极大地推动了NLP（自然语言处理）领域的发展。本指南将带你从基础到实战，帮助你掌握这一强大的工具。
## 流程概述
前言：博主是一名研一在读学生，刚刚接触nlp不久，作品如有纰漏之处，欢迎大家批评指正，谢谢！（另外本文代码不是自己原创，解释和思路为原创。文章创作目的在于分享和知识复习，无任何盈利目的）本文包括原理和代码设计思路部分，数据预处理部分，模型部分和训练验证部分四大块，建议阅读时间20分钟。（后附完整代码）一、代码设计思想本文篇幅有限，不可能将bert在超大参数上的完整训练过程讲清楚。博主是个菜鸡，完整
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2023-10-22 08:50:30
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BERT是Google公司在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了NLP模型的深度。1. 整体结构BERT的基本模型结构由多层Transformer构成，包含两个预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一个句子预测（NSP）。如下图所示：
模型输入：[CLS] + Masked Sen
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2023-12-21 15:09:30
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动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本 一、BERT在word2vec和GloVe中，每个词都是由一个固定的预训
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2024-06-27 17:35:59
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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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