基于Pytorch学习Bert模型配置运行环境详细流程

简介: 基于Pytorch学习Bert模型配置运行环境详细流程

BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类,并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现,包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%),成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。

一、安装配置初步运行环境

安装文章链接: 点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建Anaconda+Pytorch(Cuda+Cudnn)+Pycharm工具和配置环境完整最简版》文章

二、根据上面的文章配置好初步环境后,复制粘贴下面命令打开“D:\Anaconda\Scripts”路径下的控制平台CMD运行安装transformers,若出现下面图片中的错误无法正常安装则继续往后操作进行,没出现问题直接跳转到第九步(注意:博主配置运行环境是在Anaconda默认base的环境和新建的python虚拟环境transformers下都进行配置,其实可以只配置一个就行,一般选择新建的python虚拟环境,然后将配置好的虚拟环境的python运行环境和Pycharm对应的项目进行连接,然后即可正常运行项目程序)。

pip install transformers

三、打开Anaconda Prompt,依次复制下面的命令运行建立Anaconda的python虚拟环境transformers,然后将“D:\Anaconda\envs\transformers\Scripts”添加到环境变量PATH中。注意:下面命令中的python=3.7是根据博主安装的python版本对应的,若你安装的是其他版本可以进行对应的修改。

conda create -n transformers python=3.7
conda env list

四、复制粘贴下面命令打开“D:\Anaconda\envs\transformers\Scripts”路径下的控制平台CMD运行安装transformers,等待一分钟左右进行安装。

pip install transformers

五、下载完成后将对应下载的文件复制粘贴到“D:\Anaconda\Scripts”路径下,复制粘贴过程中若提示重复的文件,要选择直接跳过。

六、复制粘贴下面命令打开“D:\Anaconda\Scripts”路径下的控制平台CMD运行安装transformers,可能会出现下面图片中的部分小问题,如:ERROR: Cannot uninstall ‘PyYAML’。

pip install transformers

七、复制粘贴下面命令继续运行即可解决上面的小问题。

pip install --ignore-installed PyYAML

八、复制粘贴下面命令运行,等待十秒成功安装见下图。

pip install transformers

九、测试安装transformers是否成功,运行下面的代码是否报错,若报错表示没有安装成功见下图。

from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM

十、若没有报错表示安装成功,见下图。

注意:有些涉及Bert模型配置运行环境的文章和github仓库依旧使用下面的命令进行环境的安装,但是总是提示无法安装,原因是Hugging Face的这款BERT工具以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert,在不断的更新迭代中已经更名为transformers这个名字,自然安装pytorch-pretrained-bert是无法正常安装的,所以要改成安装transformers。

pip install pytorch-pretrained-bert

pip install transformers


相关文章
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现:从经典模型到现代变体
生成对抗网络(GAN)的训练效果高度依赖于损失函数的选择。本文介绍了经典GAN损失函数理论,并用PyTorch实现多种变体,包括原始GAN、LS-GAN、WGAN及WGAN-GP等。通过分析其原理与优劣,如LS-GAN提升训练稳定性、WGAN-GP改善图像质量,展示了不同场景下损失函数的设计思路。代码实现覆盖生成器与判别器的核心逻辑,为实际应用提供了重要参考。未来可探索组合优化与自适应设计以提升性能。
140 7
9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现:从经典模型到现代变体
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家(MoE)模型
近期发布的LLaMA 4模型引入混合专家(MoE)架构,以提升效率与性能。尽管社区对其实际表现存在讨论,但MoE作为重要设计范式再次受到关注。本文通过Pytorch从零实现简化版LLaMA 4 MoE模型,涵盖数据准备、分词、模型构建(含词元嵌入、RoPE、RMSNorm、多头注意力及MoE层)到训练与文本生成全流程。关键点包括MoE层实现(路由器、专家与共享专家)、RoPE处理位置信息及RMSNorm归一化。虽规模小于实际LLaMA 4,但清晰展示MoE核心机制:动态路由与稀疏激活专家,在控制计算成本的同时提升性能。完整代码见链接,基于FareedKhan-dev的Github代码修改而成。
61 9
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家(MoE)模型
比扩散策略更高效的生成模型:流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
扩散模型和流匹配是生成高分辨率数据(如图像和机器人轨迹)的先进技术。扩散模型通过逐步去噪生成数据,其代表应用Stable Diffusion已扩展至机器人学领域形成“扩散策略”。流匹配作为更通用的方法,通过学习时间依赖的速度场将噪声转化为目标分布,适用于图像生成和机器人轨迹生成,且通常以较少资源实现更快生成。 本文深入解析流匹配在图像生成中的应用,核心思想是将图像视为随机变量的实现,并通过速度场将源分布转换为目标分布。文中提供了一维模型训练实例,展示了如何用神经网络学习速度场,以及使用最大均值差异(MMD)改进训练效果。与扩散模型相比,流匹配结构简单,资源需求低,适合多模态分布生成。
82 13
比扩散策略更高效的生成模型:流匹配的理论基础与Pytorch代码实现
从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统:技术详解与Pytorch代码实现
本文介绍了一种基于扩散模型的文本到视频生成系统,详细展示了模型架构、训练流程及生成效果。通过3D U-Net结构和多头注意力机制,模型能够根据文本提示生成高质量视频。
71 1
从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统:技术详解与Pytorch代码实现
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
771 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络
本文介绍了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现经典的WideDeep网络模型,以处理推荐系统中的点击率(CTR)预测问题。
309 66
用PyTorch从零构建 DeepSeek R1:模型架构和分步训练详解
本文详细介绍了DeepSeek R1模型的构建过程,涵盖从基础模型选型到多阶段训练流程,再到关键技术如强化学习、拒绝采样和知识蒸馏的应用。
412 3
用PyTorch从零构建 DeepSeek R1:模型架构和分步训练详解
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文探讨了Transformer模型中变长输入序列的优化策略,旨在解决深度学习中常见的计算效率问题。文章首先介绍了批处理变长输入的技术挑战,特别是填充方法导致的资源浪费。随后,提出了多种优化技术,包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式,显著提升了模型的性能。实验结果显示,使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒,相比未优化版本提升了约2.5倍。
175 3
Transformer模型变长序列优化:解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
昇腾AI行业案例(四):基于 Bert 模型实现文本分类
欢迎学习《昇腾行业应用案例》的“基于 Bert 模型实现文本分类”实验。在本实验中,您将学习如何使用利用 NLP (natural language processing) 领域的AI模型来构建一个端到端的文本系统,并使用开源数据集进行效果验证。为此,我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。
135 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
1407 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)

热门文章

最新文章

目录
目录
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等