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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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")
flags.mark_flag_as_required("task_name")
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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
# 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
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
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2024-01-22 21:58:52
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参考：什么是BERT？ - 知乎 (zhihu.com)词向量之BERT - 知乎 (zhihu.com)BERT 详解 - 知乎 (zhihu.com)详解Transformer （Attention Is All You Need） - 知乎 (zhihu.com)从Transformer到Bert - 知乎 (zhihu.com)14.10. 预训练BERT — 动手学深度学习 2.0.0-
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2023-09-05 14:30:40
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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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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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# 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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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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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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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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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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一、预训练模型当我们想做一个图像分类任务时，我们可以选择别人已经训练好的模型，在它的基础上进行训练。一般地，我们初始化训练一个网络时，会初始化网络参数（随机的），然后不断训练使网络的损失越来越小。过程是没问题的，但是对于一个大型数据集来说，训练一个模型并使它达到较小的损失是一个漫长的过程。因此我们可以在结果很满意的时候保存训练模型的参数，以便下次在训练的时候可以直接在该模型的基础上开始。这个过程就
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2023-09-03 01:44:41
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