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
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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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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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
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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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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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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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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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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# 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
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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文章目录前言1. 模型结构1.1 总体框图1.2 Embedding1.3 迁移策略2. 预训练方法2.1 Masked LM2.2 Next Sentence Prediction3. 总结参考文献 前言本文讲解Google在2019年发表的论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understa
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2024-09-30 07:08:29
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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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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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一、Bert 模型BERT 模型的全称是 BidirectionalEncoder Representations from Transformer，基于 Transformer 的双向编码器表示，是一个预训练的语言表征模型，它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的 masked language model（MLM），以致能生成
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2023-11-23 17:30:27
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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-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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BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点语言模型和词向量BERT 结构详解BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer，是谷歌
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2023-08-01 11:56:09
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