我正在使用Huggingface的TFBertForSequenceClassification进行多标签tweets分类。在训练过程中,模型存档精度较好,但验证精度较差。我试着用一些辍学来解决过度适应的问题,但是表现仍然很差。模式如下:
# Get and configure the BERT model
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased", hidden_dropout_prob=0.5, num_labels=13)
bert_model = TFBertForSequenceClassifica
我一直在尝试使用预训练模型。使用collab模板中默认的所有内容,使用从huggingface/pytorch-transformers到bert-base-uncased的torch.hub.load()作为“模型”
代码示例
import torch
model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'model', 'bert-base-uncased') # Download model and configuration from S3 and cache.
我看
我想用huggingface做中文文本相似度: tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese') 它不工作,系统报告错误: Some weights of the model checkpoint at bert-base-chinese were not used when initializing TFBertForSequenc
我使用了Huggingface中的以下分类模型:
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased", num_labels=2).to(device)
据我所知,这增加了一个密集的一层结束前训练的模型,其中有两个输出节点。但是在那之前所有的预训练层都被冻结了吗?或者它们在微调时也是更新的?我在文档里找不到这方面的信息..。
所以我还需要做这样的事吗?
for param in model.bert.parameters():
param.re
我正在尝试使用拥抱面模型(),但是在加载令牌程序:代码时会出现错误:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-ca")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-ca")
错误:
OSError: Ca
我正在EC2实例中运行python代码,在该实例中,我使用from_pretrained()方法加载一个Huggingface模型。我知道错误了
OSError: Couldn't reach server at 'https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json' to download pretrained model configuration file.
同时尝试初始化读取器。为了克服这个问题,我手动下载了该文件,并提供了本地JSON路径。这很好,但
我有个问题。我得到了下面的错误ValueError: if 'bert' is selected model, then preprocess_mode='bert' should be used and vice versa。但我看不出有什么问题。我的密码怎么了?
%%time
#Importing
import ktrain
from ktrain import text
(x_train_bert, y_train_bert), (x_val_bert, y_val_bert), preproc = text.texts_from_array(
我正在尝试使用huggingface的模型来实现一个QA系统。我不理解的一件事是,当我没有具体说明我正在使用哪个预先训练好的模型进行问答时,这个模型是随机选择的吗? from transformers import pipeline
# Allocate a pipeline for question-answering
question_answerer = pipeline('question-answering')
question_answerer({
'question': 'What is the name of the r