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使用BERTTensorFlow构建搜索引擎

对于熟悉TensorFlow的读者来说,完成本指南大约需要30分钟。 相关代码 这个实验的代码可以在Colab中找到。另外,查看为BERT实验设置的存储库:它包含奖励内容。 为了配置和优化图形以进行推理,将使用令人敬畏的bert-as-a-service存储库。此存储库允许通过TCP为远程客户端提供BERT模型。 拥有远程BERT服务器在多主机环境中是有益的。 pip install bert-serving-server --no-deps 第2步:优化推理图 通常要修改模型图,必须进行一些低级TensorFlow编程。 https://hanxiao.github.io/2019/01/02/Serving-Google-BERT-in-Production-using-Tensorflow-and-ZeroMQ/ SEQ_LEN 以上是使用BERTTensorFlow构建搜索引擎的指南。

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使用BERTTensorFlow构建多标签文本分类器

这只是BERT的基本概述。 好消息: Google已将BERT上传到TensorFlow Hub,这意味着可以直接使用预训练模型来解决我们的NLP问题,包括文本分类或句子相似性等。 pip install bert-tensorflow 下载预先训练的BERT模型:这些是权重和其他必要文件,用于表示BERT在预训练中学到的信息。需要选择想要的BERT预训练重量。 有两种方法可以下载和使用预先训练的BERT模型: 1.直接使用tensorflow-hub: 以下预训练模型可供选择。 可以采取两种方式: 1.直接来自tensorflow-hub ? 2.从手动下载的文件: 运用 BERT_INIT_CHKPNT & BERT_VOCAB files ? / https://stackoverflow.com/questions/47034888/how-to-choose-cross-entropy-loss-in-tensorflow https:/

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    命名实体识别之bert+bilstm(基于tensorflow

    接下来我们继续对官方基于bert的模型进行扩展,之前的可参考: 基于bert命名实体识别(一)数据处理 命名实体识别数据预处理 命名实体识别之创建训练数据 命名实体识别之使用tensorflowbert模型进行微调 命名实体识别之动态融合不同bert层的特征(基于tensorflow) 直接看代码: class MyModel: def __init__(self, config): WARNING:tensorflow: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0. -contrib-sunset.md * https://github.com/tensorflow/addons * https://github.com/tensorflow/io (for 说明: 我们可以直接调用官方的tensorflowbert模型来使用bert,接下来,我们使用output_layer = model.get_sequence_output()来获得最后一层的特征,

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    BERT系列】—— 将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型

    BERT为代表的预训练模型是目前NLP领域最火热的方向,但是Google发布的 BERTTensorflow格式的,这让使用pytorch格式 程序猿 们很为难。 为解决这个问题,本篇以BERT为例,介绍将Tensorflow格式的模型转换为Pytorch格式的模型。 1. 模型转换 下载google的 BERT 模型; 使用如下命令进行转换: export BERT\_BASE\_DIR=/path/to/bert/uncased\_L-12\_H-768\_A-12 transformers bert \ $BERT\_BASE\_DIR/bert\_model.ckpt \ $BERT\_BASE\_DIR/bert\_config.json \ $BERT\_BASE\_DIR

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    命名实体识别之使用tensorflowbert模型进行微调

    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。 预训练的模型文件; 2、导入相关的包 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling WARNING:tensorflow: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0. -contrib-sunset.md * https://github.com/tensorflow/addons * https://github.com/tensorflow/io (for bert only!

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    使用TensorFlow 2.0的简单BERT

    作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。 由于TensorFlow 2.0最近已发布,该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法,该NoteBook实现了电影评论预测。 在这篇文章中,将看到一个使用Keras和最新的TensorFlowTensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。 Module imports 将使用最新的TensorFlow(2.0+)和TensorFlow Hub(0.7+),因此,可能需要在系统中进行升级。 总结 这篇文章介绍了一个简单的,基于Keras的,基于TensorFlow 2.0的高级BERT嵌入模型。TensorFlow Hub上还提供了其他模型,例如ALBERT。

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    Pytorch | BERT模型实现,提供转换脚本【横扫NLP】

    源 | GitHub 编译 | 肖琴 首发 | 新智元 《谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读》,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码。 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的官方预训练模型),并提供一个转换脚本。 BERT模型的PyTorch实现 这个存储库包含了谷歌BERT模型的官方TensorFlow存储库的op-for-op PyTorch重新实现。 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的预训练模型),并提供了一个转换脚本(见下文)。 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

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    最强NLP模型BERT喜迎PyTorch版!谷歌官方推荐,也会支持中文

    郭一璞 夏乙 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 谷歌的最强NLP模型BERT发布以来,一直非常受关注,上周开源的官方TensorFlow实现在GitHub上已经收获了近6000星。 这个PyTorch版本是Google官方TensorFlow开源模型的“重实现”,可以加载任何预训练TensorFlow BERT检查点,当然也包括那些Google官方预训练模型。 其中,输入和输出与TensorFlow模型的输入和输出相同。 TensorFlow模型转换脚本 前边也提到过,这份开源代码中还包含一个脚本,能将任何预训练BERT TensorFlow检查点转换成PyTorch保存文件,特别是Google官方发布的那几个预训练模型 传送门 想用PyTorch实现,去这里: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 最后在啰嗦一句,BERT官方TensorFlow实现最近新增了多语言版和中文版模型

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    pytorch-pretrained-BERT:BERT PyTorch实现,可加载Google BERT预训练模型

    This implementation can load any pre-trained TensorFlow checkpoint for BERT (in particular Google's pre-trained Loading a TensorFlow checkpoint (e.g. Google's pre-trained models) You can convert any TensorFlow checkpoint for BERT (in particular the pre-trained tensorflow). The original TensorFlow code further comprises two scripts for pre-training BERT: create_pretraining_data.py

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    横扫各项NLP任务的BERT模型有了PyTorch实现!提供转换脚本

    上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的官方预训练模型),并提供一个转换脚本。 BERT模型的PyTorch实现 这个存储库包含了谷歌BERT模型的官方TensorFlow存储库的op-for-op PyTorch重新实现。 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint(特别是谷歌的预训练模型),并提供了一个转换脚本(见下文)。 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(

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    Github项目推荐 | awesome-bert:BERT相关资源大列表

    , Kyunghyun Cho Github仓库: 官方项目: google-research/bert, officical TensorFlow code and pre-trained models for BERT , [10053 stars] 除了tensorflow之外的BERT的实现: codertimo/BERT-pytorch, Google AI 2018 BERT pytorch ML model guotong1988/BERT-tensorflow, BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language /ChineseBert, This is a chinese Bert model specific for question answering, [6 stars] vliu15/BERT, Tensorflow /google-research. macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER, Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model

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    如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务

    如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案(https://www.tensorflow.org /tfx) 它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型,转变为可用的服务,并提供一定的性能保障。 下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例 下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models /master/official/nlp/bert/tokenization.py 下载官方中文bert模型(TF2版本) $ wget -O 1.tar.gz https://tfhub.dev/tensorflow =bert \ -it tensorflow/serving 用CURL进行预测测试 $ curl -XPOST http://localhost:8500/v1/models/bert:predict

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    加入Transformer-XL,这个PyTorch包能调用各种NLP预训练模型

    但是 BERT 官方实现基于 TensorFLow 框架,因此那些借助 PyTorch 实现的 NLP 系统可能并不方便嵌入它。 目前项目一共包含三大类预训练模型,它们的实现均已在多个数据集上进行测试(详见示例),性能堪比对应的 TensorFlow 实现。 TensorFlow 检查点。 此外,该库还包括 5 个 BERT 使用示例、1 个 OpenAI GPT 使用示例、1 个 Transformer-XL 使用示例、3 个用于检查 TensorFlow 和 PyTorch 模型是否行为一致的 notebook,以及将 TensorFlow 检查点(BERT、Transformer-XL)和 NumPy 检查点(OpenAI)转换成 PyTorch 的命令行接口。

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    BERT相关论文、文章和代码资源汇总

    BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读。 PPT,欢迎关注: 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 预训练在自然语言处理的发展: 从Word Embedding到BERT模型 2) 知乎: 如何评价 BERT AI 2018 BERT pytorch implementation 3) BERT-tensorflow: https://github.com/guotong1988/BERT-tensorflow Tensorflow版本:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 4) bert-chainer Analysis from AI challenger 8) BERT-NER: https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER BERT实战,命名实体识别: Use

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    看不懂bert没关系,用起来so easy!

    想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle,那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的,不仅要看很多配置文件,预处理代码,甚至报错了都不知道怎么回事,当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回 如今tf都已经更新到了2.4了,tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛,接下来带大家看下,如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。 tensorflow hub 打开tensorflow官网,找到tensorflow-hub点进去,我们就能看到各种预训练好的模型了,找到一个预训练好的模型(如下图),下载下来,如介绍所说,这是个12 同样下载下来,然后我们就可以构建bert双塔了。 Bert双塔 import os import shutil import pickle import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import

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    【组队学习】Task03:学习BERT和GPT

    谢谢 图解BERT 图解GPT BERT使用基本思路 BERT开源github地址 基本使用思路:查找预训练好的模型,在别人已有模型基础上进行自主化训练 基于MRPC的BERT代码实现 篇章小测 1、问题4: BERT预训练时mask的比例,可以mask更大的比例吗? 2、问题5: BERT如何进行tokenize操作?有什么好处? 3、问题6: GPT如何进行tokenize操作?和BERT的区别是什么? 其他参考资料 问题:AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘gfile’ import tensorflow 报错 as tf ImportError : DLL load failed TensorFlow报错:AttributeError: module ‘tensorflow_core.

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    【注意力机制】transformers之转换Tensorflow的Checkpoints

    BERT 你可以通过使用convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py将任意的BERTTensorflow的Checkpoints转换为PyTorch格式(特别是由Google 发布的预训练模型(https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models)) 此CLI将TensorFlow checkpoints(三个以 然后你可以忽略TensorFlow checkpoints(以bert_model.ckpt开头的三个文件),但请确保保留配置文件(bert_config.json)和词汇表文件(vocab.txt), 要运行此特定的转换脚本,你将需要安装TensorFlow和PyTorch(pip install tensorflow)。存储库的其余部分仅需要PyTorch。 这是一个预训练的BERT-Base Uncased模型的转换过程示例: export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12 transformers-cli

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