作为预训练模型，BERT 目前常充当系统的重要模块，并衍生出大量 NLP 项目。但是 BERT 官方实现基于 TensorFLow 框架，因此那些借助 PyTorch 实现的 NLP 系统可能并不方便嵌入它。为此，开发者从每一个 OP 开始重新用 PyTorch 预训练 BERT 等模型。这个项目不仅提供预训练 BERT、GPT 和 Transformer-XL 模型，同时还提供对应的微调
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2023-12-01 20:17:59
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# BERT pytorch训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它以Transformer模型为基础，通过双向语言模型任务进行训练，可以产生强大的语言表示。在自然语言处理任务中，BERT已经取得了很多重大突破，成为了新的基准模型。
本文将介绍如何使用PyTorch来训练BERT模型。我
原创
2023-11-08 11:05:38
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目录一、模型保存与加载 Saving & Loading Model1. 原因2. 序列化与反序列化3. PyTorch序列化与反序列化4. 模型保存5. 模型加载二、模型段点续训练1. 原因2. 模型保存的参数3. 断点续训练三、参考 一、模型保存与加载 Saving & Loading Model模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化。1. 原因训练好的模型是为了以后
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2024-01-11 09:46:43
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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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pytorch实现Resnet标签： pytorch resnet网络结果及其基本单元对于Resnet来说基本，只要把其基本结构抽离出来即可，其他的其实和以前我们的普通卷积神经网络很像。而Resnet中最基本的结构就是一个残差块如下：可以看出一个残差块分为左右两部分，左边其实就是普通卷积操作，而右边什么都没有（不过在实际中会有一个卷积），然后输出就是两个的和。 所以一个对于一个输入x [batch
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2024-06-13 14:26:29
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# PyTorch BERT 模型训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，该模型基于Transformer架构，通过无监督的方式学习大量文本数据的表征。BERT在自然语言处理领域取得了巨大的成功，被广泛用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等
原创
2023-11-28 04:21:08
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一、Masked LMget_masked_lm_output函数用于计算「任务#1」的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 sequence_output 输出（[batch_size, seq_length, hidden_size]）,先找出输出结果中masked掉的词，然后构建一层全连接网络，接着构建一层节点数为vocab_size的softmax输出，从而与真实labe
# 如何使用 PyTorch 和 BERT 在 GLUE 数据集上进行训练
## 一、引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 提出的预训练语言模型。GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一个广泛用于自然语言处理（NLP）模型评估的
这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
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2024-06-04 08:51:56
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前言最近在做一个关于图书系统的项目，需要先对图书进行分类，想到Bert模型是有中文文本分类功能的，于是打算使用Bert模型进行预训练和实现下游文本分类任务数据预处理2.1 输入介绍在选择数据集时，我们首先要知道的是模型到底应该接受什么样的输入，只有让模型接收正确的输入，才能构建出正确的数据形式。Bert模型的输入如图： 图 1 BERT模型输入图在Segment embeddings里面，中文模型
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2023-11-26 14:17:34
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文章目录一、训练完整流程二、高阶操作1.自定义学习率2. 只训练特定的网络层3. 逐层释放/冻结网络参数4.恢复优化器状态时参数不match的解决方案5. 梯度反传，loss反传，梯度裁剪三、恢复保存的优化器状态，继续优化四、加载模型到指定的卡上 一、训练完整流程使用Pytorch训练神经网络的一般流程为（伪代码，许多功能需要自己实现，这里只列出了流程）：import torch
import
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2023-07-04 21:48:29
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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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# PyTorch加载预训练BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch加载预训练的BERT模型，并使用它进行文本分类任务。
## 简介
BERT模型是由Google在201
原创
2023-10-22 13:32:43
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前言上一篇文章中讲到了GPT，也简单讲到了GPT和BERT的区别，这里先贴回来温习一下： GPT和BERT之间的区别是：GPT选择了transformer中decoder阶段结构作为预训练结构；而BERT选择了transformer中encoder阶段结构作为预训练结构。 这样首先需要知道encoder结构和decoder结构之间的利弊：encoderdecoder双向网络单向网络没有天然的预测目
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2023-12-02 20:38:43
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今天，播妞要跟大家分享的内容是，解析著名的语言模型-BERT，全文将分4个部分由浅入深的依次讲解，NLP爱好者们不要错过哦！Bert简介BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的
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2023-10-10 22:21:19
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# BERT预训练代码示例（PyTorch）
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google在2018年提出的预训练模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。本文将介绍如何使用PyTorch实现BERT的预训练，适合对NLP及深度学习有一定基础的读者。
## 一、BERT模型简介
BERT采用了
原创
2024-10-18 08:34:01
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bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
Hugging face 是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，相比于其他公司，Hugging Face更加注重产品带来的情感以及环境因素。官网链接在此 https://huggingface.co/ 。但更令它广为人知的是Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库 Transformers
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2024-08-21 11:55:16
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# BERT预训练在PyTorch中的实现
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练模型受到了广泛关注。BERT的出现极大地提高了文本理解的能力，尤其在问答、文本分类等多个任务上展示了其优越性。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现BERT的预训练，并提供
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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