bert tensorflow_tensorflow bert_tensorflow2.0 bert - 腾讯云开发者社区

作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。...在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。...import tensorflow_hub as hub import tensorflow as tf from bert.tokenization import FullTokenizer from...在bert_layer从TensorFlow集线器返回与针对整个输入序列的表示不同的合并输出。为了比较两个嵌入，使用余弦相似度。样本语句“这是一个不错的语句。”...总结这篇文章介绍了一个简单的，基于Keras的，基于TensorFlow 2.0的高级BERT嵌入模型。TensorFlow Hub上还提供了其他模型，例如ALBERT。

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使用BERT和TensorFlow构建搜索引擎

对于熟悉TensorFlow的读者来说，完成本指南大约需要30分钟。相关代码这个实验的代码可以在Colab中找到。另外，查看为BERT实验设置的存储库：它包含奖励内容。...pip install bert-serving-server --no-deps 第2步：优化推理图通常要修改模型图，必须进行一些低级TensorFlow编程。...import os import tensorflow as tf from bert_serving.server.graph import optimize_graph from bert_serving.server.helper...https://hanxiao.github.io/2019/01/02/Serving-Google-BERT-in-Production-using-Tensorflow-and-ZeroMQ/ SEQ_LEN...以上是使用BERT和TensorFlow构建搜索引擎的指南。

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命名实体识别之bert+bilstm（基于tensorflow）

接下来我们继续对官方基于bert的模型进行扩展，之前的可参考：基于bert命名实体识别（一）数据处理命名实体识别数据预处理命名实体识别之创建训练数据命名实体识别之使用tensorflow的...bert模型进行微调命名实体识别之动态融合不同bert层的特征（基于tensorflow）直接看代码： class MyModel: def __init__(self, config):...WARNING:tensorflow:From test_bert.py:209: bidirectional_dynamic_rnn (from tensorflow.python.ops.rnn)...WARNING:tensorflow:From test_bert.py:260: The name tf.logging.info is deprecated....说明：我们可以直接调用官方的tensorflow的bert模型来使用bert，接下来，我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征，

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tensorflow 2.0+ 预训练BERT模型的文本分类

然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。文本分类–问题及公式一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们将在本文中使用基于 BERT 的语言模型。 ?...我们可以看到，BERT 可以将预训练的 BERT 表示层嵌入到许多特定任务中，对于文本分类，我们将只在顶部添加简单的 softmax 分类器。 ? ?...预训练阶段需要显著的计算能力 (BERT base: 4 days on 16 TPUs; BERT large 4 days on 64 TPUs)。...使用TensorFlow 2.0+ keras API微调BERT 现在，我们需要在所有样本中应用 BERT tokenizer 。我们将token映射到词嵌入。

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使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

例如：这只是BERT的基本概述。好消息： Google已将BERT上传到TensorFlow Hub，这意味着可以直接使用预训练模型来解决我们的NLP问题，包括文本分类或句子相似性等。...pip install bert-tensorflow 下载预先训练的BERT模型：这些是权重和其他必要文件，用于表示BERT在预训练中学到的信息。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。...可以采取两种方式： 1.直接来自tensorflow-hub 2.从手动下载的文件：运用 BERT_INIT_CHKPNT & BERT_VOCAB files 创建标记生成器后，就可以使用它了。.../ https://stackoverflow.com/questions/47034888/how-to-choose-cross-entropy-loss-in-tensorflow https:/

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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。...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..., 11) WARNING:tensorflow:From test_bert.py:238: The name tf.trainable_variables is deprecated....WARNING:tensorflow:From test_bert.py:243: The name tf.logging.info is deprecated....WARNING:tensorflow:From test_bert.py:297: The name tf.global_variables is deprecated.

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基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具

tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数采用dataset 和 string handle...内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。目前内置文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...内置代码示例数据集百度网盘提取码：rhxk 支持模型 bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert（GlyceBert） requirements tensorflow...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...最大输入长度32，批次大小32，训练3个epoch，测试环境为tensorflow1.14，GPU是2080ti。

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【BERT系列】—— 将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型

以BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向，但是Google发布的 BERT 是Tensorflow格式的，这让使用pytorch格式程序猿们很为难。...为解决这个问题，本篇以BERT为例，介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1....模型转换下载google的 BERT 模型；使用如下命令进行转换： export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers...bert \ $BERT\_BASE\_DIR/bert\_model.ckpt \ $BERT\_BASE\_DIR/bert\_config.json \ $BERT\_BASE\_DIR

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ELECTRA:用Bert欺骗Bert

ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路，用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。..._bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self....相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小，Big Electra和Bert large的超参数保持一致，同时训练的时间要更长一点。...:结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下：可以看到Electra 15%的效果和Bert相似，因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的...而这篇论文回归数据本身，关注我们的输入，用Bert"欺骗'Bert，想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢？希望大家和我一起期待。

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预训练BERT，官方代码发布前他们是这样用TensorFlow解决的

本文介绍的两个 BERT 实现项目分别基于 TensorFlow 和 Keras，其中基于 TensorFlow 的项目会使用中等数据集与其它技巧降低计算力，并发现使用 TextCNN 代替 Transformer...TensorFlow 实现项目简介 BERT 最近在 10 几项 NLP 任务上取得了新进展，这个项目是《BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers...这一份 TensorFlow 实现在使用中等数据集下计算力并不是太大，所以感兴趣的读者也可以尝试使用。当然，希望使用大型预训练 BERT 模型的读者可以等谷歌发布官方模型。...TensorFlow 实现项目细节使用方法如果想在 Masked 语言模型上预训练 BERT 模型，并在新 NLP 任务上使用它，那么使用方法主要可以分为两步骤。...实现细节首先，TensorFlow 的实现环境比较简单：python 3+ tensorflow 1.10。其次，实现时要注意以下问题： 1. 预训练和微调阶段之间有哪些能够共享和无法共享的参数？

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【BERT】BERT模型压缩技术概览

因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。 (1) BERT剪枝去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下： 1）减少层数在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结

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命名实体识别之动态融合不同bert层的特征（基于tensorflow）

num_labels = self.config.relation_num bert_config_file = self.config.bert_config_file bert_config...= BertConfig.from_json_file(bert_config_file) model = BertModel( config=bert_config,..., 768), dtype=float32) layer: Tensor("bert/encoder/Reshape_3:0", shape=(?, ?..., 768), dtype=float32) layer: Tensor("bert/encoder/Reshape_4:0", shape=(?, ?..., 768), dtype=float32) layer: Tensor("bert/encoder/Reshape_5:0", shape=(?, ?

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解密 BERT

BERT简介毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...同时，bert-serving-server对python和Tensorflow的版本要求为：Python >= 3.5 ； TensorFlow >= 1.10。

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图解BERT模型：从零开始构建BERT

BERT模型与现有方法的文本分类效果。...模型的预训练任务 BERT实际上是一个语言模型。...模型结构了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后，我们来看一下BERT模型的内部结构。...BERT模型的文本分类效果在本文中，我们聚焦文本分类任务，对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。...需要注意的是，我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验，后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果，可以期待，BERT

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pytorch-pretrained-BERT：BERT PyTorch实现，可加载Google BERT预训练模型

This implementation can load any pre-trained TensorFlow checkpoint for BERT (in particular Google's pre-trained...Google's pre-trained models) You can convert any TensorFlow checkpoint for BERT (in particular the pre-trained...This script takes as input a TensorFlow checkpoint (three files starting with bert_model.ckpt) and the...You can then disregard the TensorFlow checkpoint (the three files starting with bert_model.ckpt) but...tensorflow).

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BERT详解

bert 是什么？...import tensorflow as tf token_id = 2 vocabulary_size = 5 position = 0 max_position_size = 6 segment_id...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size...常见的tensorflow 的变量名称比如说 `[,...bert的方式更优。

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解密 BERT

什么是BERT？你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...同时，bert-serving-server对python和Tensorflow的版本要求为：Python >= 3.5 ； TensorFlow >= 1.10。...)# 训练model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr)# 预测pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 查看分类准确率

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BERT模型介绍

BERT模型在自然语言处理领域取得了显著的进展，尤其在理解语言含义方面表现卓越。...以下是BERT模型的介绍和原理：BERT模型介绍模型结构：BERT模型基于Transformer的编码器部分，是一种多层的双向 Transformer 结构。...BERT模型原理双向性：与之前的语言模型（如GPT）不同，BERT是双向的，这意味着它同时考虑了输入文本的左右上下文信息。...以下是一些主要的BERT模型变体：RoBERTa：由Facebook提出，RoBERTa对BERT进行了改进，包括更大的训练数据集、动态掩码、更长的序列长度以及更充分的训练时间。...这使得ALBERT在参数更少的情况下能够达到与BERT相似或更好的性能。

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BERT模型解析

BERT的基本原理 BERT是基于上下文的预训练模型，BERT模型的训练分为两步：第一，pre-training；第二，fine-tuning。...在pre-training阶段，首先会通过大量的文本对BERT模型进行预训练，然而，标注样本是非常珍贵的，在BERT中则是选用大量的未标注样本来预训练BERT模型。...See the original paper: https://arxiv.org/abs/1706.03762 Also see: https://github.com/tensorflow...BERT是双向Transformer GPT模型中使用的是Transformer的Decoder部分（对原始的Decoder部分做了些许改动），而BERT则是采用了Transformer的Encoder...因此，BERT模型是一个双向的语言模型，同时，BERT中的Attention计算利于并行计算。 2.3.2.

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BERT论文解读

预训练的BERT模型可以通过fine-tuned 在广泛的任务中创造新的最佳记录，比如问答任务，语言推理任务等，而不需要对BERT本身架构做实质性的修改。...BERT是首个在巨大量级的句子和词级别的任务上达到最佳表现的基于fine-tuning的表征模型。 BERT 打破了11项NLP任务的最佳记录。代码和预训练模型可以从这里获取。...3 BERT 本节介绍BERT的详细实现。使用BERT有2个步骤：pre-training 和 fine-tuning。在预训练期间，BERT模型在不同任务的未标记数据上进行训练。...微调的时候，BERT模型用预训练好的参数进行初始化，并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型，尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...BERT有2种大小的模型，分别是BERT(base，L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M)和BERT(large，L=24, H=1024, A=16, Total

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