具体代码在github:https://github.com/danan0755/Bert_Classifier/blob/master/Bert_Train.pydef serving_input_fn(): # 保存模型为SaveModel格式 # 采用最原始的feature方式，输入是feature Tensors。 # 如果采用build_parsing_serving_input_receiver_fn，则输入是tf.Examples df = pd.read_

PyTorch环境下对BERT进行Fine-tuning本文根据Chris McCormick的BERT微调教程进行优化并使其适应于数据集Quora Question Pairs里的判断问题对是否一致的任务。（文字部分大部分为原文的翻译）原文博客地址：https://mccormickml.com/...

本来是用Dataparallel来微调，但是发现gpu0上负载太大了，后来上面一看，pytorch官网推荐使用DistributedDataParallel，这个方法可以用于多机多卡或者单机多卡，速度和各方面都比Dataparallel要好很多。我主要看了下面两个博客：【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（三）：PyTorchpytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel这里说一下Dataparallel和Distribute

bert几乎同一天下的时候，rasa这个nlu的框架如何使用bert，可用的超级攻略在此：代码在：https://github.com/killinux/rasa_bertgit clone https://github.com/killinux/rasa_bertcd rasa_bert哈，安装...

写在前面本次的需求是：通过预训练好的Bert模型，得到不同语境下，不同句子的句向量。相比于word2vec、glove这种静态词向量，会含有更丰富的语义，并能解决不同场景不同意思的问题。建议大家先看Bert原论文（看之前最好懂得ELMo，一定要懂transformer），再结合这个博客（墙裂推荐）开...

具体代码在github:https://github.com/danan0755/Bert_Classifier/blob/master/Bert_Train.pydef serving_input_fn(): # 保存模型为SaveModel格式 # 采用最原始的feature方式，输入是feature Tensors。 # 如果采用build_parsing_serving_input_receiver_fn，则输入是tf.Examples df = pd.read_

目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词...

在bert最后一层添加一层rnn会使分类效果更好 下面代码基于bert4keras: 例：model = build_transformer_model( self.config_path, None if is_predict else self.che...

应用场景：QA对话系统|检索系统任务： 希望能够在数据库中找到与用户问题相似的【句子对|词语】，然后把答案返回给用户。这篇就是要解决这个问题的。方法： 下面提供两个方法，一个是基于google 开源的bert,另一个是基于pytorch-transformer1. BERT 语义相似度BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的E.