Advertisement

用PyTorch从零实现Bert模型

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 用PyTorch从零实现Bert模型
    优质
    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。
     
  • 基于PyTorch的Bert模型实现
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现
    优质
    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 ```
     
  • PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_
    优质
    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。
     
  • Python中BERT模型的实现
    优质
    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。
     
  • 利用Pytorch实现LSTM模型
    优质
    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型，旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM，并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。
     
  • 利用PyTorch实现GRU模型
    优质
    本项目采用PyTorch框架构建并训练了GRU（门控循环单元）模型，旨在解决序列数据预测问题，展示了如何使用Python进行深度学习实践。 基于Pytorch实现GRU模型涉及构建一个循环神经网络的变体，该模型在序列数据处理任务中有广泛应用。首先需要导入必要的库并定义超参数，如隐藏层大小、输入维度等。接着创建GRU层，并设置输出层以适应具体问题的需求（例如分类或回归）。训练过程中使用适当的优化器和损失函数来调整权重，最终评估模型性能以确保其在特定任务上的有效性。整个实现过程需要理解Pytorch框架的特性和GRU的工作原理。
     
  • (PyTorch)下载bert-base-chinese模型文件
    优质
    本教程介绍如何使用PyTorch框架下载和加载预训练的中文BERT模型（bert-base-chinese），涵盖环境配置及代码示例。 (pytorch)模型文件下载 bert-base-chinese
     
  • 基于PyTorch的BERT中文文本分类：预训练模型实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架和BERT预训练模型进行中文文本分类任务，旨在展示如何利用深度学习技术高效地处理自然语言理解问题。 PyTorch的BERT中文文本分类此存储库包含用于中文文本分类的预训练BERT模型的PyTorch实现。代码结构如下： 在项目的根目录中： ├── pybert │ ├── callback │ │ ├── lrscheduler.py │ │ └── trainingmonitor.py │ └── config | | └── base.py #用于存储模型参数的配置文件 └── dataset └── io