[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...Op节点从图中剥离掉； 使用tf.train.writegraph保存图，这个图会提供给freeze_graph使用； 再使用freeze_graph重新保存到指定的文件里； 0x02 DIN代码 因为
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...(bert_init=True) def bert_embed(self, bert_init=True): """ 读取BERT的TF模型 :param bert_init...bert模型： model = BertModel( config=bert_config, is_training=self.is_training, # 微调...from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint)) 接下来我们就可以使用了； 4、使用模型 config = Config() do_lower_case =...BERT的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive
近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...PyTorch 和 TensorFlow2.0，用户可以将这些工具放在一起使用。...例如： run_glue.py：在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例（序列分类）； run_squad.py：在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT、XLNet...和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码。...GLUE 任务上进行模型微调 如下为在 GLUE 任务进行微调，使模型可以用于序列分类的示例代码，使用的文件是 run_glue.py。
近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言； 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...例如： run_glue.py：在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例（序列分类）； run_squad.py：在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT、XLNet...和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码。...GLUE 任务上进行模型微调 如下为在 GLUE 任务进行微调，使模型可以用于序列分类的示例代码，使用的文件是 run_glue.py。
参考链接： 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类 Transformers2.0让你三行代码调用语言模型，兼容TF2.0和PyTorch 能够灵活地调用各种语言模型...近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch...例如： run_glue.py：在九种不同 GLUE 任务上微调 BERT、XLNet 和 XLM 的示例（序列分类）； run_squad.py：在问答数据集 SQuAD 2.0 上微调 BERT...、XLNet 和 XLM 的示例（token 级分类）； run_generation.py：使用 GPT、GPT-2、Transformer-XL 和 XLNet 进行条件语言生成； 其他可用于模型的示例代码...GLUE 任务上进行模型微调 如下为在 GLUE 任务进行微调，使模型可以用于序列分类的示例代码，使用的文件是 run_glue.py。
代替自定义的数据加载器 使用 PyTorch 的 optim.SGD 代替自定义的优化器 使用 PyTorch 的 nn.Linear 代替自定义的假设函数 使用 PyTorch 来构建线性回归...，和原始数据的直线基本吻合，说明我们训练的还不错。...模型的保存方法 学习目标 掌握PyTorch保存模型的方法 神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中...PyTorch 提供了两种保存模型的方法： 直接序列化模型对象 存储模型的网络参数 直接序列化模型对象 import torch import torch.nn as nn import...小节 本小节主要学习了如何定义和保存网络模型。我们可以直接存储模型对象，但是该方法依赖于 PyTorch 的实现，而存储模型参数与 PyTorch 的实现关系较弱，建议使用第二种方法来存储模型。
作者：GjZero 标签：Bert, 中文分类, 句子向量 本文约1500字，建议阅读8分钟。 本文从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。...本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。 ? 对于文本分类任务，一个句子中的N个字符对应了E_1,…,E_N，这N个embedding。...下载bert预训练模型 Google提供了多种预训练好的bert模型，有针对不同语言的和不同模型大小的。...在“run.sh”里指定的output_dir文件夹下可以看到模型的evaluation结果和fine-tune(微调)之后的模型文件。...以句子向量的形式使用Bert 如果想要将bert模型的编码和其他模型一起使用，将bert模型作为句子向量使用很有意义（也就是所谓的句子级别的编码）。
BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。...脚本：加载任何TensorFlow检查点 使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py脚本，你可以在PyTorch保存文件中转换BERT的任何TensorFlow检查点(尤其是谷歌发布的官方预训练模型...模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中，可以使用 torch.load() 导入（请参阅extract_features.py，run_classifier.py...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。
BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。...脚本：加载任何TensorFlow检查点 使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py脚本，你可以在PyTorch保存文件中转换BERT的任何TensorFlow检查点(...模型的TensorFlow checkpoint加载权重并保存生成的模型在一个标准PyTorch保存文件中，可以使用 torch.load() 导入（请参阅extract_features.py，run_classifier.py...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。 安装、要求、测试 这段代码在Python 3.5+上进行了测试。
中文模型就从这里下载啦，至于是12层的base版还是24层的mid版，除了个人喜好、任务难度之外，还要看看你显卡够不够level了，他们在微调mid时使用的是64G HBM的谷歌Cloud TPU v2...，而笔者使用显存16G的Tesla V100微调24层的mid模型时轻轻松松爆显存，微调12层的base版本较为轻松。...://github.com/CyberZHG/keras-XLNet，除了keras_xlnet外，大佬还封装了keras-bert，笔者之前做bert微调就是用的这位大佬的keras-bert。...因为xlnet自带字典，因此需要加载并使用它的tokenizer，当然这是下载下来的模型文件自带的，为了美观起见笔者将xlnet相关的都统一放在xlnet_embedding下了。...先单独读取tokenizer，提前将文本编码好，要训练时再加载XLNet模型。 然后是demo里面的函数和类全局一览： ?
然后，我们将演示预训练BERT模型在文本分类任务的微调过程，这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...我们可以对整个文档上下文进行建模，并使用大型数据集以无人监督学习的方式进行预训练，并微调下游任务。 最先进的transformers模型 有很多基于transformers的语言模型。...使用transformers库时，我们首先加载要使用的模型的标记器。然后，我们将按如下方式进行： ? ? 在实际编码中，我们将只使用encode_plus函数，它为我们完成所有这些步骤 ?...微调（Fine-tuning） 一旦我们自己预训练了模型，或者加载了已预训练过的模型（例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese）,我们就可以开始对下游任务（如问题解答或文本分类...所以保存预训练的模型，然后微调一个特定的数据集非常有用。与预训练不同，微调不需要太多的计算能力，即使在单个 GPU 上，也可以在几个小时内完成微调过程。
来解决多标签问题，我们使用不同的模型不同的词向量（2*4）训练了8个模型，再加上微调的中文BERT,一种九个模型，我们使用stacking的方式在第二层利用LR极性模型融合，得到预测概率，并使用threshold...基于角度的情感分类是一个有两个输入的多分类问题，我们使用了三种比较新的网络设计和四种词向量再加上微调的BERT一共13个模型，同样我们也用LR来做stacking。...运行主题分类模块： 训练阶段：(由于训练时间比较长，你可以直接跳到第三步加载我们预训练好的模型） cd attribute_level 至此我们在各对应文件夹中共得到了40个checkpoint。...运行情感分类模块： 训练阶段：(由于训练时间比较长，你可以直接跳到第三步加载我们预训练好的模型） 和主题分类类似： 最终我们得到3种网络4种embedding 在5折下的60个checkpoint保存在对应的文件夹中...微调Bert阶段： 和主题分类类似，但是需要一个aspect预测的结果作为输入。
Bert 可以被微调以广泛用于各类任务，仅需额外添加一个输出层，无需进行针对任务的模型结构调整，就在文本分类，语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。...fine tune（微调）方法指的是加载预训练好的 Bert 模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个适用于新的特定任务的模型...背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...加载数据集与预训练模型 首先引入需要使用的lib以及数据集，这里使用的是SST影评数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection...经过微调的DistilBERT准确性得分可达90.7，标准版的BERT模型可以达到94.9。 6. 附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。
Bert 可以被微调以广泛用于各类任务，仅需额外添加一个输出层，无需进行针对任务的模型结构调整，就在文本分类，语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。...fine tune（微调）方法指的是加载预训练好的 Bert 模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个适用于新的特定任务的模型...背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...加载数据集与预训练模型 首先引入需要使用的lib以及数据集，这里使用的是SST影评数据集 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection...经过微调的DistilBERT准确性得分可达90.7，标准版的BERT模型可以达到94.9。 6.
下图展示了三种预训练模型，其中 BERT 和 ELMo 都使用双向信息，OpenAI GPT 使用单向信息。 ?...替换了 BERT 的主干网络，结果发现使用大量原始数据用遮蔽语言模型预训练的模型可以显著提高性能，因此他们认为预训练和微调策略是独立于模型和预训练任务的。...基本来说，预训练和微调阶段的主干网络使用的所有参数都能共享。 既然可以共享很多参数，那微调阶段只需学习很少的参数，此外这两个阶段的词嵌入也可以共享。 因此，在微调的初始阶段已经学习了大部分参数。...如何使微调阶段变得更高效并同时不影响在预训练阶段学到的结果和知识？ 在微调阶段使用较小的学习率，因此只需在很小的范围内进行调整。...以下展示了 Keras 实现的主要语句，包括加载 OpenAI Transformer 预训练模型、加载 BERT 模型和保存新的预训练权重等。
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。...---- 五、BERT的Python和PyTorch实现 预训练模型的加载 加载预训练的BERT模型是使用BERT进行自然语言处理任务的第一步。...你可以使用下面的pip命令进行安装： pip install transformers pip install torch 加载模型和分词器 使用transformers库，加载BERT模型和相应的分词器变得非常简单...以下是使用PyTorch和transformers库进行微调的详细步骤。 数据准备 假设我们有一个简单的文本分类任务，其中有两个类别：正面和负面。...然后，在微调过程中，同时更新BERT模型和分类层的权重。
Transformers 库 提供了一组统一的接口来加载和使用预训练的 NLP 模型。...包含了大量流行的 Transformer 架构模型，如 BERT、GPT、RoBERTa 等。 支持模型的训练、微调和评估等功能。 2....选择模型架构 决定你要使用的模型类型，例如 Transformer 模型如 BERT、DistilBERT 或 GPT。 你可以从头开始训练一个模型，但更常见的是从预训练模型开始微调。...保存和共享模型 训练完成后，使用 `save_pretrained` 方法保存模型和相关的 tokenizer。.../my_model") 在这个示例中，我们使用了 IMDB 电影评论数据集来微调一个情感分类模型。而在实际应用中可能还需要做更多的数据预处理和模型调整工作。
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...通过预训练计算出损失和准确度程序，每10万个训练步长保存一个检查点，并将其定位为各种类型下游的分类任务，分布式训练在TPUv3-8(128GB)上使用Tensorflflow 2.2持续运行了120小时...图1 Huggingface 从huggingface中加载预先训练好的模型： 图2 可以使用内置的管道来预测内部标识： 图3 从TF-Hub中加载预先训练好的模型： 图4 用以下脚本对CT-BERT...进行微调 脚本run_finetune.py可用于训练分类器，该代码依赖于tensorflow 2.2/Keras 框架下官方BERT模型实现。...微调 利用下述命令对此数据集，利用CT-BERT进行微调操作： 图 15 运行配置文件进行训练，将运行日志文件保存到gs:///covid-bert/finetune/runs
我们会修改和再训练 GPT 和 BERT 使用的权重和网络以适应语言模型任务。...GPT 和 BERT GPT 使用了 Transformer 架构的一种变体，即它使用了基于多层 Transformer 解码器的语言模型。...注意 GPT 和 BERT 预训练权重会在语言模型微调过程中复用，以节省整个再训练的成本。因此，我们是在子词级上执行语言模型，因为 GPT 和 BERT 中都使用了子词 token 化。...微调 Transformer 权重 GPT 和 BERT 会针对前面提到的任务调整各自模型的权重。举个例子，BERT 默认并不使用开窗（windowing）。...图 3：CAS 与其它模型的测试困惑度比较（左图是使用 BERT 预训练模型的结果；右图是使用 GPT 预训练模型的结果）。
「@Author：Runsen」 BERT模型在NLP各项任务中大杀四方，那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢？首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。...文本多标签分类是常见的NLP任务，文本介绍了如何使用Bert模型完成文本多标签分类，并给出了各自的步骤。...论文: https://arxiv.org/pdf/1905.05583.pdf 这篇论文的主要目的在于在文本分类任务上探索不同的BERT微调方法并提供一种通用的BERT微调解决方法。...Bert模型加载 Transformer 为我们提供了一个基于 Transformer 的可以微调的预训练网络。 由于数据集是英文, 因此这里选择加载bert-base-uncased。...微调BERT模型主要在D_out进行相关的改变，去除segment层，直接采用了字符输入，不再需要segment层。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
