首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用tensorflow为BERT SQuAD2.0构建输入以使用保存的模型进行预测

使用TensorFlow为BERT SQuAD2.0构建输入以使用保存的模型进行预测的步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:
  2. 导入所需的库和模块:
  3. 加载预训练的BERT模型和tokenizer:
  4. 加载预训练的BERT模型和tokenizer:
  5. 准备输入数据:
  6. 准备输入数据:
  7. 使用tokenizer对问题和上下文进行编码:
  8. 使用tokenizer对问题和上下文进行编码:
  9. 获取输入的token IDs、attention mask和token类型IDs:
  10. 获取输入的token IDs、attention mask和token类型IDs:
  11. 使用保存的模型进行预测:
  12. 使用保存的模型进行预测:
  13. 解码预测结果:
  14. 解码预测结果:
  15. 打印预测的答案:
  16. 打印预测的答案:

这样就可以使用TensorFlow为BERT SQuAD2.0构建输入,并使用保存的模型进行预测了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能服务,包括自然语言处理、图像识别等,可用于构建和部署机器学习模型。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调

我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容,在进行微调时有许多部分都是我们用不到的,我们需要截取一些用到的部分,使得我们能够更容易进行扩展,接下来本文将进行一一讲解。...1、需要的文件 tokenization.py:用于对数据进行处理,主要是分词用; modeling.py:bert模型; optimization.py:用于生成优化器; ?...预训练的模型文件; 2、导入相关的包 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling...from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint)) 接下来我们就可以使用了; 4、使用模型 config = Config() do_lower_case =...BERT的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive

5K20

如何使用sklearn进行在线实时预测(构建真实世界中可用的模型)

推荐阅读时间:10min~12min 主题:如何构建真实世界可用的ML模型 Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言,有很多对应的机器学习库,最常用的莫过于 scikit-learn 了...我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。 ? 解释下上面的这张图片: 绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。...红色方框的上半部分表示对训练数据进行特征处理,然后再对处理后的数据进行训练,生成 model。 红色方框的下半部分表示对测试数据进行特征处理,然后使用训练得到的 model 进行预测。...模型的保存和加载 上面我们已经训练生成了模型,但是如果我们程序关闭后,保存在内存中的模型对象也会随之消失,也就是说下次如果我们想要使用模型预测时,需要重新进行训练,如何解决这个问题呢?...# 使用加载生成的模型预测新样本 new_model.predict(new_pred_data) 构建实时预测 前面说到的运行方式是在离线环境中运行,在真实世界中,我们很多时候需要在线实时预测,一种解决方案是将模型服务化

3.9K31
  • 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别

    这里就介绍下,如何基于谷歌开源出来的BERT base模型,进行fine tune,做NER任务。...其中run_classifier.py适用的任务为分类任务,如CoLA、MRPC、MultiNLI等。而run_squad.py适用的是阅读理解任务,如squad2.0和squad1.1。...3 修改 processor 任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入,而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。...这是Tensorflow中新的架构方法,通过定义model_fn函数,定义模型。然后用Estimator API进行模型的训练,预测,评估等。...因为需要用BERT,因此在输入部分做了调整,本文介绍的使用estimator来构建和优化模型,也可以完全弃用这一套,自己构建和优化模型。

    3.5K50

    【NLP-NER】使用BERT来做命名实体识别

    这里就介绍下,如何基于谷歌开源出来的BERT base模型,进行fine tune,做NER任务。...其中run_classifier.py适用的任务为分类任务,如CoLA、MRPC、MultiNLI等。而run_squad.py适用的是阅读理解任务,如squad2.0和squad1.1。...3 修改 processor 任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入,而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。...这是Tensorflow中新的架构方法,通过定义model_fn函数,定义模型。然后用Estimator API进行模型的训练,预测,评估等。...因为需要用BERT,因此在输入部分做了调整,本文介绍的使用estimator来构建和优化模型,也可以完全弃用这一套,自己构建和优化模型。 The End

    1.3K20

    NLP模型BERT和经典数据集!

    现在大家都在SQuAD2.0上刷榜。 ? 通过上面的榜单可以看到,在SQuAD2.0这个数据集中,前五名的模型获得的效果已经远超人类。如果将这些模型做一个分析,可以说每个模型里面都装着一个Bert。...浅说BERT Bert这个预训练模型,在2021年的今天应该是当之无愧的”网红“。作为一个入门的介绍,这里先讲Bert在原论文中是如何被训练的。之后介绍SQUAD数据集是如何与Bert结合的。...当我将文章和问题输入给Bert之后,将Bert输出的Embedding(词向量)接入到一个阅读理解任务的模型中(这个模型可以先忽略,对于Bert来说,不同的任务会不同的模型来辅助)。...最后 这篇文章中,先是介绍了NLP的基本任务。然后以SQuAD数据集为中心,介绍了机器阅读理解任务的一些分类,知道抽取式任务是简单的,而问答任务是困难的。...最后以Bert为例,介绍SQuAD数据集在Bert模型上是怎么解的。

    74250

    Google称霸SQuAD,BERT横扫11大NLP测试

    与最近的语言表征模型不同,BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整,来预训练深层双向表征。...因此,只需要增加一个输出层,就可以对预训练的 BERT 表征进行微调,就能为更多的任务创建当前的最优模型,比如问答和语言推断任务。 整个过程不需要对特定任务进行实质性的架构修改。...对于给定的token,其输入表征是通过对相应的token、分段和位置嵌入求和来构建的。下图更直观的展示了我们的输入表征。 ? △BERT输入表征。...预训练任务 与 Peters 等人和 Radford 等人此前的实验不同,我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练 BERT,而是使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练。...使用MLM的第二个缺点是,在每批中仅预测了15 %的token,这表明模型收敛可能需要更多的预训练步骤。但是MLM模型的改进远远超过了增加的训练成本。

    1.1K30

    NLPer,你知道最近很火的自然语言处理库么?

    让我们使用GPT-2构建我们自己的完形填空模型,我们试着预测句子中的下一个单词: what is the fastest car in the _ 我选择这个例子是因为这是谷歌的文本补全给出的第一个例子...为BERT训练一个遮蔽语言模型(Masked Language Model) BERT框架是来自谷歌AI的一种新的语言表征模型,它使用预训练和微调来为各种任务创建最先进的NLP模型。...实际上,你可以从头构建自己的BERT模型,也可以对预训练版本进行微调。那么,让我们看看如何为BERT实现遮蔽语言模型。 问题定义 让我们正式定义我们的问题: 给定一个输入序列,我们将随机屏蔽一些单词。...这就是我们的模型要预测的。 现在我们的数据已经正确地为BERT进行了预处理,我们将创建一个遮蔽语言模型。...如果你想训练BERT,你只完成了一半的工作。这个例子将使你对如何使用PyTorch-Transformers来处理BERT模型有一个很好的了解。

    1.3K20

    精通 Transformers(一)

    第六章,微调语言模型进行标记分类,教您如何微调语言模型以用于诸如 NER、POS 标注和问答等标记分类任务。...多年来,传统方法一直应用词袋模型(BoW)和 n-gram 语言模型来构建单词和句子的表示。在词袋模型中,单词和文档以一种稀疏的方式表示为 one-hot 编码,也被称为向量空间模型(VSM)。...最后,我们学会了如何评估特定模型在内存使用和速度方面的计算成本。变换器框架使得可以为 TensorFlow 和 PyTorch 的模型进行基准测试。 本节中使用的模型已由社区预先训练并与我们共享。...BERT 模型检查点 训练结束后,您可以使用以下命令轻松保存模型: >>> trainer.save_model("MyBERT") 直到目前为止,您已经学会了如何训练您希望的任何特定语言的 BERT。...到目前为止,你已经学会了如何对分类任务进行模型训练。你已经学会了如何保存它,在下一节中,你将学会如何与社区分享训练好的模型。

    32800

    transformer快速入门

    from_pretrained()实例化方法从预训练实例以简单统一的方式初始化,该方法将负责从库中下载,缓存和加载相关类提供的预训练模型或你自己保存的模型。...因此,这个库不是构建神经网络模块的工具箱。如果您想扩展/构建这个库,只需使用常规的Python/PyTorch模块,并从这个库的基类继承,以重用诸如模型加载/保存等功能。...结合一个主观选择的有前途的工具微调/调查这些模型: 向词汇表和嵌入项添加新标记以进行微调的简单/一致的方法, 简单的方法面具和修剪变压器头。...在隐藏状态下对输入进行编码: # 加载预训练模型(权重) model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # 将模型设置为评估模式 # 在评估期间有可再现的结果这是很重要的...在我们的例子中,第一个元素是Bert模型最后一层的隐藏状态 encoded_layers = outputs[0] # 我们已将输入序列编码为形状(批量大小、序列长度、模型隐藏维度)的FloatTensor

    1.2K10

    使用Python实现深度学习模型:自然语言理解与问答系统

    本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统,并提供详细的代码示例。...所需工具 Python 3.x TensorFlow 或 PyTorch(本文以TensorFlow为例) Transformers(用于预训练模型) Flask(用于构建Web应用) SQLite(用于数据存储...可以使用以下命令安装: pip install tensorflow transformers flask sqlite3 步骤二:加载预训练模型 我们将使用Transformers库中的预训练模型(如...('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # 示例:对输入文本进行分词和编码 input_text...inputs = tokenizer(input_text, return_tensors='tf') print(inputs) 步骤三:构建问答系统 我们将使用BERT模型进行问答系统的构建。

    26310

    【工程】深度学习模型部署的那些事儿

    当外部应用服务例如搜索应用的输入到来时,例如传来一句话,或者上传了一张图片,对外服务就将输入传给预处理函数,将输入处理成可以给模型预测的样子,例如做标准化、去噪等等,随后模型进行预测,并将结果返回给对外服务...我们将模型部署在TF-Serving的服务器上,TF-Serving会自动根据传入的端口和模型路径进行部署,模型所在的服务器不需要python环境(以python训练为例),随后应用服务直接对模型所在服务器发起服务调用...然后来看看怎么将模型部署到TF-Serving上: 流程比较简单,首先在GPU服务器上训练好模型后,将模型保存好,再根据网上的转换脚本转换成TF-Serving接受的格式,不论使用Tensorflow...03 — 方案对比 接下来本文先以一个实际的BERT-base+Fasttext文本二分类模型为例子,分别用以上两个方案用GPU和CPU进行部署,看看他们性能之间的差异,最后在总结一下不同方案的适用场景和差异...笔者以1500个句子作为输入,在服务器上搭建好http服务后远程调用,最终平均时间是0.0102s/条,10毫秒每条,对于大多数线上使用来说算是还可以了,毕竟BERT的体积之大和推理之慢但效果之好是大家有目共睹的

    1.6K10

    Pytorch | BERT模型实现,提供转换脚本【横扫NLP】

    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。...脚本:加载任何TensorFlow检查点 使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py脚本,你可以在PyTorch保存文件中转换BERT的任何TensorFlow检查点(尤其是谷歌发布的官方预训练模型...这个脚本将TensorFlow checkpoint(以bert_model.ckpt开头的三个文件)和相关的配置文件(bert_config.json)作为输入,并为此配置创建PyTorch模型,从PyTorch...模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中,可以使用 torch.load() 导入(请参阅extract_features.py,run_classifier.py...extract_features.py脚本提供了有关如何使用这类模型的示例,该脚本可用于为给定输入提取模型的隐藏状态。 2 .

    1.8K10

    模型秒变API只需一行代码,支持TensorFlow等框架

    其中工作量很大的地方在于将模型打包,预留 API 接口,并和现有的生产系统相结合。近日,GitHub 上有了这样一个项目,能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。...然后还需要定义 API 的名称,如 classifierpredictor 以及路径、模型的类型和使用的 GPU 数量等。...包括: 基于 TensorFlow 和 BERT 进行情感分析:https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.10/examples/tensorflow/sentiment-analysis.../xgboost/iris-classifier 以使用 BERT 进行情感分析为例: 首先用户需要在模型上定义 API 接口函数,使其可以通过函数输入数据,并返回模型的推理结果。...这一 py 文件被定义为 handler.py: # handler.py import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from bert

    38720

    使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

    然而,与以前的模型不同,BERT是第一个深度双向,无监督的语言表示,仅使用纯文本语料库(Wikipedia)进行预训练。...为了解决这个问题,BERT使用“MASKING”技术来屏蔽输入中的一些单词,然后双向调节每个单词以预测被屏蔽的单词。...需要选择想要的BERT预训练重量。有两种方法可以下载和使用预先训练的BERT模型: 1.直接使用tensorflow-hub: 以下预训练模型可供选择。...BERT输入表示。输入嵌入是令牌嵌入,分段嵌入和位置嵌入的总和。 创建模型 在这里使用预先训练的BERT模型并对其进行微调以进行分类任务。基本上加载预先训练的模型,然后训练最后一层用于分类任务。...这是迁移学习的力量:使用预先训练的模型,该模型已经在大型数据集上进行了训练,然后针对特定任务进行微调。

    10.6K41

    模型秒变API只需一行代码,支持TensorFlow等框架

    其中工作量很大的地方在于将模型打包,预留 API 接口,并和现有的生产系统相结合。近日,GitHub 上有了这样一个项目,能够让用户一行代码将任意模型打包为 API。...然后还需要定义 API 的名称,如 classifierpredictor 以及路径、模型的类型和使用的 GPU 数量等。...包括: 基于 TensorFlow 和 BERT 进行情感分析:https://github.com/cortexlabs/cortex/tree/0.10/examples/tensorflow/sentiment-analysis.../xgboost/iris-classifier 以使用 BERT 进行情感分析为例: 首先用户需要在模型上定义 API 接口函数,使其可以通过函数输入数据,并返回模型的推理结果。...这一 py 文件被定义为 handler.py: # handler.py import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from bert

    1.2K20
    领券