【算法】Bert预训练源码阅读

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【算法】Bert预训练源码阅读

Bert预训练源码主要代码地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo…

谷歌BERT预训练源码解析（一）：训练数据生成

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

谷歌BERT预训练源码解析（三）：训练过程

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v…

谷歌BERT预训练源码解析（二）：模型构建

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>…

Bert源码阅读

前言对Google开源出来的bert代码,来阅读下.不纠结于代码组织形式,而只是梳理下其训练集的生成,训练的self-attention和multi-head的具体实现. 训练集的生成主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里.输入文本格式举例,下面是两篇文章外加一篇空文章.两篇文章之间用空格作间隔. This is a blog about bert code reading.It is writed using markdow…

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读

caffe-windows中classification.cpp的源码阅读命令格式: usage: classification string(模型描述文件net.prototxt) string(模型权值文件network.caffemodel) string(图像均值文件mean.binaryproto) string(图像类别标签信息 labels.txt) string(输入待分类图像img.jpg) 为什么要对图像进行均值处理?(参考) 数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,…

【原】SDWebImage源码阅读（四）

[原]SDWebImage源码阅读(四) 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 SDWebImage中主要实现了NSURLConnectionDataDelegate的以下方法: - (void)connection:(NSURLConnection *)connection didReceiveResponse:(NSURLResponse *)response; - (void)connection:(NSURLConnection *)connecti…