BERT list

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: Bert

一、什么是BERT?

二、BERT安装

三、预训练模型

四、运行Fine-Tuning

五、数据读取源码阅读

(一) DataProcessor

(二) MrpcProcessor

六、分词源码阅读

(一)FullTokenizer

(二) WordpieceTokenizer

七、run_classifier.py的main函数

八、BertModel类

九、自己进行Pretraining

十、性能测试

(一)关于max_seq_len对速度的影响

(二)client_batch_size对速度的影响

(三)num_client 对并发性和速度的影响

————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「废柴当自强」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/details/89388794

相关文章
|
4天前
[Transformer-XL]论文实现:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
[Transformer-XL]论文实现:Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context
11 1
|
9月前
|
机器学习/深度学习 编解码 自然语言处理
BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers论文解读
本文介绍了一种自监督视觉表示模型BEIT,即图像transformer的双向编码器表示。继自然语言处理领域开发的BERT之后
387 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
【计算机视觉 | 目标检测】Open-Vocabulary Object Detection Using Captions
出发点是制定一种更加通用的目标检测问题,目的是借助于大量的image-caption数据来覆盖更多的object concept,使得object detection不再受限于带标注数据的少数类别,从而实现更加泛化的object detection,识别出更多novel的物体类别。
|
10月前
|
算法 计算机视觉
|
12月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用}
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(3)
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型
136 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(2)
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型(1)
RNNsearch、Multi-task、attention-model...你都掌握了吗?一文总结机器翻译必备经典模型
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 索引
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
551 0
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
【新闻文本分类】(task4)使用gensim训练word2vec
Word2vec即“word to vector”,是一个生成对“词”的向量表达的模型。 想要训练 Word2vec 模型,我们需要准备由一组句子组成的语料库。假设其中一个长度为 T 的句子包含的词有 w1,w2……wt,并且我们假定每个词都跟其相邻词的关系最密切。
541 0
【新闻文本分类】(task4)使用gensim训练word2vec