模型 self.bert_model = bert_model(config=bertconfig) self.bert_model.to(self.device).../output_wiki_bert/df_log.pickle"): self.bert_model.eval() with torch.no_grad():...= [i["bert_input"] for i in output_dic_lis] bert_label = [i["bert_label"] for i in output_dic_lis...(bert_input, batch_first=True) bert_label = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(bert_label, batch_first...": bert_input, "bert_label": bert_label, "segment_label": segment_label
segment_label = ([0 for _ in range(len(t1))] + [1 for _ in range(len(t2))])[:self.seq_len] bert_input...= (t1 + t2)[:self.seq_len] bert_label = (t1_label + t2_label)[:self.seq_len] output...= {"bert_input": torch.tensor(bert_input), "bert_label": torch.tensor(bert_label),
的代码实现中用Gaussian Error Linear Unit代替了RelU作为激活函数 代码： class PositionwiseFeedForward(nn.Module): def...代码： class BERTEmbedding(nn.Module): """ BERT Embedding which is consisted with under features...__init__(vocab_size, embed_size, padding_idx=0) BERT class BERT(nn.Module): """ BERT model :...Language Model """ def __init__(self, bert: BERT, vocab_size): """ :param bert...(x) 部署BERT SERVICE 下载BERT预训练模型： BERT-as-service架构： ?
的代码实现中用Gaussian Error Linear Unit代替了RelU作为激活函数 代码： class PositionwiseFeedForward(nn.Module): def...代码： class BERTEmbedding(nn.Module): """ BERT Embedding which is consisted with under features...__init__(vocab_size, embed_size, padding_idx=0) BERT class BERT(nn.Module): """ BERT model :...Language Model """ def __init__(self, bert: BERT, vocab_size): """ :param bert...(x) 云端部署BERT SERVICE 下载BERT预训练模型： BERT-as-service架构： ?
BERT: (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示...与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。...基础比较弱的，直接看bert，可能要结合这个文章一起看：从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史。...基于上面的骚操作作用不是很大哦，故有了：ELMO、GPT等，到现在的Bert，具体细节还是看从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史后面的部分吧，写的不错就不赘述了。...下面我们来解读一下tf代码和pytorch代码： （代码比较简单， 在考虑要不要解读一下哦） tf代码：https://github.com/google-research/bert pytorch代码
本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，来进一步了解下BERT的pytorch实现，欢迎大家留言讨论交流。 ?...BERT configuration 接下来，我们进一步看下Transformers的源码，我们首先进入代码的路径src/transformers 下，其中有很多的python代码文件。...以 configuration 开头的都是各个模型的配置代码，比如 configuration_bert.py。.../models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt", } } BERT modeling 以modeling开头的就是我们最关心的模型代码...代码中我们可以重点关注BertModel类，它就是BERT模型的基本代码。
怎么蒸BERT？ BERT蒸馏有什么技巧？如何调参？ 蒸馏代码怎么写？有现成的吗？...BERT-PKD (EMNLP2019) 既然BERT有那么多层，是不是可以蒸馏中间层的知识，让学生模型更好地拟合呢？...6层模型甚至接近BERT-base，超过了BERT-PKD和DistillBERT。...其中a是标准的BERT，b是加入bottleneck的BERT-large，作为教师模型，c是加入bottleneck的学生模型。...蒸馏代码实战 目前Pytorch版本的模型蒸馏有一个非常赞的开源工具TextBrewer[8]，在它的src/textbrewer/losses.py文件下可以看到各种loss的实现。
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。...BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言模型进行预训练，本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里...，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。...BERT 模型的代码量比较大，由于篇幅限制，不可能对每一行代码展开解释，在这里，解释一下其中每一个核心模块的功能。...读者在构建自己特定任务的项目时候，需要修改的是如何将数据读入BERT 模型的部分代码，实现数据预处理。
BERT最近太火，蹭个热点，整理一下相关的资源，包括Paper, 代码和文章解读。...11月Google推出了代码和预训练模型，再次引起群体亢奋。...PPT，欢迎关注： 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 预训练在自然语言处理的发展: 从Word Embedding到BERT模型 2) 知乎: 如何评价 BERT...3、第三方代码： 1) pytorch-pretrained-BERT: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT Google官方推荐的...AI 2018 BERT pytorch implementation 3) BERT-tensorflow: https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow
在huggingface的Transformers中，有一部分代码支持语言模型预训练(不是很丰富，很多功能都不支持比如wwm)。...为了用最少的代码成本完成bert语言模型预训练，本文借鉴了里面的一些现成代码。也尝试分享一下使用pytorch进行语言模型预训练的一些经验。...这就解释了huggingface的模型库的中文roberta示例代码为什么跑不通。https://huggingface.co/models?...如果要基于上面的代码run_language_modeling.py继续预训练roberta。还需要做两个改动。...本文实验代码库。拿来即用！ https://github.com/zhusleep/pytorch_chinese_lm_pretrain
展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本 上图仅挑选了用这种方法（BERT）标记的几个实体类型。...图中BERT基模型隐含的大小为768。文中BERT large cased示例隐含大小为1024。...第1步：从BERT的词汇表中筛选对语境敏感的标识术语 BERT词汇表是普通名词、专有名词、子词和符号的混合体，对此集合的最小化过滤是删除标点符号、单个字符和BERT的特殊标记。...BERT (bert-large-cased)词汇表的实体子类分布 这些是图4a中主要类型的细粒度实体子类型。 从BERT词汇表中获取的语境独立集群示例： ? 图4c....BERT’s MLM head--显示流过模型的一个9字标识输入及其MLM head 解码器使用来自嵌入层的同一向量(在代码中绑定权重-但单独驻留在pytorch.bin文件中)。 2.
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读9分钟本文带你进入Distil细节，并给出完整的代码实现。本文为你详细介绍DistilBERT，并给出完整的代码实现。...我们在以前的文章中介绍过 DistilBERT [1] 如何引入一种简单而有效的蒸馏技术，该技术可以轻松应用于任何类似 BERT 的模型，但没有给出任何的代码实现，在本篇文章中我们将进入细节，并给出完整的代码实现...的模型一样，如下所示： 复制教师模型的权重 要以 DistilBERT [1] 的方式初始化一个类似 BERT 的模型，我们只需要复制除最深层的 Roberta 层之外的所有内容，并且删除其中的一半...教师和学生的输入 在这里需要一个函数，给定一个类 BERT 模型的输入，包括两个张量 input_ids 和 attention_mask 以及模型本身，然后函数将返回该模型的 logits。...总结 通过以上的代码我们可以蒸馏任何类似 BERT 的模型。 除此以外还有很多其他更好的方法，例如 TinyBERT [5] 或 MobileBERT [6]。
我们在以前的文章中介绍过 DistilBERT [1] 如何引入一种简单而有效的蒸馏技术，该技术可以轻松应用于任何类似 BERT 的模型，但没有给出任何的代码实现，在本篇文章中我们将进入细节，并给出完整的代码实现...因此，如果我们想使用整个模型，我们需要在它上面调用 .children() ，并在每个子节点上调用，这是一个递归函数，代码如下： from typing import Any from transformers...由于我们使用的是 Hugging Face，这非常简单，我们需要的唯一知识就是能看懂下面的代码： from torch import Tensor def get_logits( model...这是代码： import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss, CosineEmbeddingLoss def distillation_loss...总结 通过以上的代码我们可以蒸馏任何类似 BERT 的模型。 除此以外还有很多其他更好的方法，例如 TinyBERT [5] 或 MobileBERT [6]。
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
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。...为了将Bert计算的logits转换为预测的Label,代码在Generator之后加了一层全连接层和sofmax，然后将预测的label转为one_hot编码，然后采用上述公式计算Mask部分的loss...下面我们来看一下代码中如何实现Discriminator，如论文中所述，Discriminator和Generator都采用Bert，不同于Generator,Discriminator的输入是经过Generator...: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。
什么是BERT 2....BERT的评价 4. 代码实现 5. 参考文献 1....BERT优点 Transformer Encoder因为有Self-attention机制，因此BERT自带双向功能。...Bert最大的亮点在于效果好及普适性强，几乎所有NLP任务都可以套用Bert这种两阶段解决思路，而且效果应该会有明显提升。...代码实现 bert中文分类实践 【机器学习通俗易懂系列文章】 ?
惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。...直至今日，谷歌终于一鼓作气开源了包括 BERT 模型 TensorFlow 代码、BERT-Base 与 BERT-Large 模型的预训练检查点、微调实验结果的自动化复现 TensorFlow 代码、...预训练数据生成和数据训练的代码在内的「BERT 模型大礼包」。...AI 科技评论将通过本文分享 BERT 模型的源代码开源网址，以及源代码页面 Readme 的部分简介内容（已译成中文），以飨读者。 ?...预训练数据生成和数据训练的代码 可以通过免费 TPU 集群运行 BERT 的 Colab 链接 资料库里的所有代码都可以在 CPU、GPU 和 TPU 集群上运行。
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。...通过该项目，我们仅仅通过两行代码就可以调用BRRT对句子进行编码。 安装BERT-As-Service BERT-As-Service运行方式十分简单。...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。...看代码吧！ 打开一个新的Jupyter Notebook，我们想要获取“I love data science and analytics vidhya”的BERT嵌入。...任务流程 接下来看代码部分： import pandas as pd import numpy as np # 导入训练数据 train = pd.read_csv('BERT_proj/train_E6oV3lV.csv
惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。...直至今日，谷歌终于一鼓作气发布了包括 BERT 模型 TensorFlow 代码、BERT-Base 与 BERT-Large 模型的预训练检查点、微调实验结果的自动化复现 TensorFlow 代码、...预训练数据生成和数据训练的代码在内的「BERT 模型大礼包」。...雷锋网 AI 科技评论将通过本文分享 BERT 模型的源代码开源网址，以及源代码页面 Readme 的部分简介内容（已译成中文），以飨读者。...预训练数据生成和数据训练的代码 可以通过免费 TPU 集群运行 BERT 的 Colab 链接 资料库里的所有代码都可以在 CPU、GPU 和 TPU 集群上运行。
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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