学院网站建设工作会议,凡科网站建设之后怎么删除,免费seo教程,南通建设企业网站1.各预训练模型说明 BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型#xff0c;Base和Large。Uncased是意味着输入的词都会转变成小写#xff0c;cased是意味着输入的词会保存其大写#xff08;在命名实体识别等项目上需要#xff09;。Multilingual是支持多语言的#xff0…1.各预训练模型说明 BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型Base和Large。Uncased是意味着输入的词都会转变成小写cased是意味着输入的词会保存其大写在命名实体识别等项目上需要。Multilingual是支持多语言的最后一个是中文预训练模型。
在这里我们选择BERT-BaseUncased。下载下来之后是一个zip文件解压后有ckpt文件一个模型参数的json文件一个词汇表txt文件。2.参数错误
当输出出现 args parser.parse_args()标红时将 args parser.parse_args() 替换为args, unknown parser.parse_known_args()3.命令行转换模型tf到pytorchchinese_L-12_H-768_A-12
安装pip install pytorch-pretrained-bert
解压地址export BERT_BASE_DIR/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12地址拼接转换模型pytorch_pretrained_bert convert_tf_checkpoint_to_pytorch $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt $BERT_BASE_DIR/bert_config.json $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin
4.bert模型的标签
标签默认为012...n的方式标注否则需转换。
