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，然后接下来在添加bilstm层，
《谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读》，上周推送的这篇文章，全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。现在，PyTorch用户的福利来了：一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现【点击阅读原文直接访问】：
这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。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。
谷歌的最强NLP模型BERT发布以来，一直非常受关注，上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。
TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org/tfx）
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT通过双向训练Transformer，能够捕捉到文本中词语的上下文信息，是NLP领域的一个里程碑。
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注：
bert的大名如雷贯耳，无论在比赛，还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle，那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的，不仅要看很多配置文件，预处理代码，甚至报错了都不知道怎么回事，当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了，tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛，接下来带大家看下，如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
PT-BERT 项目地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
注意：从2.3.0版本开始，转换脚本现在已成为 transformers CLI(transformers-cli)的一部分,在任何transformers)=2.3.0的都可用。以下文档反映了transformers-cli convert命令格式。
当然，实现起来是有一些tricky的，而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer，中文大部分不会有太大问题，英文的话实际上因为考虑BPE，所以肯定是不行的。
自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。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。
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 主干网络，且保留 BERT 预训练任务也能得到非常好的效果。而基于 Keras 的项目尝试使用预训练的 OpenAI Transformer 作为初始化权重，并以较小的计算力重新训练 BERT 预训练模型，再将该预训练的 BERT 应用到不同任务。
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
雷锋网 AI 科技评论按：自上个月谷歌公开 BERT 模型以来，BERT 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
AI 科技评论按：自上个月谷歌公开 BERT 模型以来，BERT 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 BERT 模型源代码。
2）将 BERT 的推理时间缩短到了 2.2 毫秒（10 毫秒已经是业界公认的高水平）；
参考链接： 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune
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。
awesome-bert：BERT相关资源大列表 by Jiakui 本项目包含BERT 相关论文和 github 项目。 项目地址： https://github.com/Jiakui/awesom
在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集。例如：
最近，专注于自然语言处理（NLP）的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新，从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv 文章和大会投稿，对于研究的可复现性比以往更加重要了。虽然许多研究都附带了代码和训练模型，尽管他们对使用者有所帮助，但仍然需要使用者自己去研究如何使用。
专注于机器学习应用的人们知道，从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。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。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
刚刚， 抱抱脸（Hugging Face）团队，放出了transformers 2.0版本。
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。
过去一个月，我们从近 250 个机器学习开源项目中挑选出了最受大家关注的前十名。这些项目在 GitHub 上平均 Stars 数为 2713。这些项目涉及由 Google AI Research 开源的 BERT 预训练模型、DeepMind 开源的图网络库、Facebook Research 开源的关于强化学习代理构建模块和强化学习平台、TensorFlow 开源的一款轻量级框架——Adanet 、以及腾讯本月开源的 PocketFlow 等等，其中一些我们也为大家做过介绍，希望大家可以从中找到自己感兴趣的项目。
| 导语 BERT模型在多种下游任务表现优异，但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题，难以满足对实时响应速度要求高的场景，模型轻量化就显得非常重要。因此，笔者对BERT系列模型进行剪枝，并部署到实际项目中，在满足准确率的前提下提高推理速度。 一. 模型轻量化 模型轻量化是业界一直在探索的一个课题，尤其是当你使用了BERT系列的预训练语言模型，inference速度始终是个绕不开的问题，而且训练平台可能还会对训练机器、速度有限制，训练时长也是一个难题。 目前业界上主要的轻量化方法如下
更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com/qhduan/bert-model/
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
题图 "JavaScript Logo"byb0neskullis licensed underCC BY-NC-SA 2.0
https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac；研究员 Victor Sanh；技术主管 Anthony Moi，来自 Hugging Face
ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN、MobileNet等深度学习领域的经典模型，只需输入一行代码，就能一键调用。
来了来了，它来了！它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了！
今年初，我们在 TensorFlow 开发者大会 (TensorFlow Dev Summit) 上发布了 TensorFlow 2.0 的 Alpha 版本。经过近 7 个月的努力，今天我们高兴的宣布，TensorFlow 2.0 正式版现已推出！
作者 | Lu Wang、Chen Cen、Arun Venkatesan 和 Khanh LeViet
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
今年早些时候，作为尝试记录深度学习领域进展的第一步，本文作者Ross Taylor创建了网站Papers With Code。该网站是一个将深度学习研究论文与其实现代码相连接的社区。
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