基于PyTorch的Bert模型实现

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本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。

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基于PyTorch的Bert模型实现

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本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。

基于PyTorch的TransformerEncoder的BERT实现：pytorch-bert

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pytorch-bert是一款基于PyTorch框架开发的库，实现了Transformer Encoder架构下的BERT模型。它为自然语言处理任务提供了强大的预训练模型支持。皮托伯特使用 PyTorch 的 TransformerEncoder 和预训练模型 BERT 实现。安装方法为 `pip install pytorch-bert`。用法示例： ```python config = BertConfig.from_json(path-to-pretrained-weights/bert_config.json) model = Bert(config) load_tf_weight_to_pytorch_bert(model, config, path-to-pretrained-weights/bert_model.ckpt) ``` 将模型文件下载到存储库中。

用PyTorch从零实现Bert模型

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本教程详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch从头开始构建和训练BERT语言模型的过程，适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的开发者。 BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由谷歌在2018年10月发布的语言表示模型，在自然语言处理领域具有里程碑式的意义。本资源使用Pytorch从零开始实现了经典的BERT模型，包括BertEmbeddings、BerPooler和Transformer的多头自注意力模块MultiHeadSelfAttention()以及前馈模块FeedForward()，其中FeedForward()中的激活函数为GELU()等详细代码。

PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_

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PyTorch-Pretrained-BERT-Master 是一个使用Python实现的BERT预训练模型库，专注于自然语言处理任务中的问答系统开发。 BERT预训练代码可用于语言模型的训练或进行文本分类、序列标注、问答等任务的继续训练。

基于PyTorch的BERT中文文本分类：预训练模型实现

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BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现

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简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。这种方法最早由苏建林在其博客中提出。重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```

KGCN-pytorch：基于PyTorch的KGCN模型实现

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KGCN-pytorch是基于流行的深度学习框架PyTorch实现的知识图谱卷积网络(Knowledge Graph Convolutional Network, KGCN)模型。该库提供了灵活且高效的工具，用于处理和分析复杂的知识图谱数据，适用于推荐系统、问答系统等应用场景。 KGCN-火炬是推荐系统的知识图卷积网络的Pytorch实现：王宏伟、赵M、谢星、李文杰、郭敏仪在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中的工作。电影数据集的原始评级文件太大，无法包含在此仓库中。首先对评级数据进行分类： ``` wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip unzip ml-20m.zip mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ ``` 音乐没事做其他数据集如果要使用自己的数据集，则需要准备两个文件。评分数据每行应包含（用户-ID、物品-ID和评级）。在此仓库中，它是pandas数据框结构。知识图由每个三元组（头-关系尾）组成，在此仓库中，它们是字典类型。

基于PyTorch的BERT模型实现及预训练参数加载功能

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本项目采用PyTorch框架实现了BERT模型，并提供了加载预训练参数的功能，适用于自然语言处理任务。在PyTorch上实现了BERT模型，并且实现了一个功能来加载HuggingFace上的预训练参数。该实现包括以下几个方面： 1. 实现了BertEmbeddings、Transformer以及BerPooler等子模块的代码，这些是构建完整BERT模型所需的组件。 2. 基于上述子模块定义了完整的BERT模型结构。 3. 定义了一个接口来配置BERT模型的各项参数。 4. 设立了一套映射关系，用于将自己实现的BERT模型与HuggingFace上提供的预训练模型之间的参数进行对应匹配。 5. 实现了加载来自HuggingFace上的预训练BERT模型参数到本地构建的BERT模型中的方法。参考自HuggingFace的结构设计，该BERT架构主要由BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler三部分组成。借鉴了bert_base_uncased预训练模型的设计细节，整个网络包含了12层Transformer编码器。词汇表大小（vocab_size）设定为与bert_base_uncased相同的值；隐藏状态维度(hidden_size)设为768；注意力头的数量(attention_head_num)定为12个；中间全连接层的输出尺寸(intermediate_size)设置为了3072。

Python中BERT模型的实现

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本项目旨在探讨和实践如何在Python环境下实现自然语言处理中的BERT模型，通过代码示例和详细解释帮助开发者掌握该技术。该文档主要实现了BERT论文的Python代码，并在多个数据集上取得了较好的效果。

Pytorch_rppgs：基于Pytorch的Deepphys模型实现-源码

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Pytorch_rppgs是一款利用Pytorch框架实现的深度学习项目，专注于Deepphys模型的应用开发，致力于非接触式生理信号监测技术的研究与实践。该项目开放了基于该模型的核心算法源代码，为研究者和开发者提供了一个优秀的交流平台和技术支持资源库，助力于推动相关领域的发展与创新。使用Pytorch实现rppg模型的型号清单包括DeepPhys（加拿大）和MTTS。