在增加了BERT的tokenizer的词典之后，相应的config.json里面的vocab_size应如何改变

在增加了BERT的tokenizer的词典之后，您需要将config.json文件中的vocab_size参数更新为新的词典大小。

假设您已经更新了tokenizer的词典，您可以按照以下步骤更新config.json文件中的vocab_size参数：

1. 打开config.json文件。

2. 查找vocab_size参数。

3. 将vocab_size参数的值更新为tokenizer新词典的大小。

例如，如果您的tokenizer新词典大小为30000，则您需要将config.json文件中的vocab_size参数更新为30000。

请注意，修改Bert的tokenizer的词典和config.json文件中的vocab_size参数，可能会影响模型的性能和训练时间。因此，建议您在修改这些参数之前，先备份原始文件，以便于恢复。

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def build_predict_text(self, text): token = self.config.tokenizer.tokenize(text) token = ['[CLS]'] + token seq_len = len(token) mask = [] token_ids = self.config.tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) pad_size = self.config.pad_size if pad_size: if len(token) < pad_size: mask = [1] * len(token_ids) + ([0] * (pad_size - len(token))) token_ids += ([0] * (pad_size - len(token))) else: mask = [1] * pad_size token_ids = token_ids[:pad_size] seq_len = pad_size ids = torch.LongTensor([token_ids]) seq_len = torch.LongTensor([seq_len]) mask = torch.LongTensor([mask]) return ids, seq_len, mask

这段代码定义了一个名为 `build_predict_text` 的函数，该函数的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型输入的格式。具体来说，该函数首先使用 BERT 模型配置对象中的 tokenizer 对输入文本进行分词，并在分词结果的开头添加 `[CLS]` 标记。然后，函数会根据模型配置对象中的 `pad_size` 参数来对分词后的结果进行填充，以保证每个输入样本的长度一致。

接下来，函数会将分词后的结果转换为对应的 token id，并使用 `torch.LongTensor` 将其转换为张量数据类型。此外，函数还会将输入样本的长度和填充掩码也转换为张量数据类型，并一同返回。

总体来说，这段代码的作用是将输入的文本转化为 BERT 模型的输入格式，以便于后续对该文本进行预测。

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

这段代码是用 TensorFlow 和 BERT 模型进行文本分类的示例。首先定义了模型路径和参数，然后使用 `hub.KerasLayer` 加载 BERT 模型，对输入进行编码后，添加一个全连接层并进行二分类，构建一个分类模型。接着使用 `bert.tokenization.FullTokenizer` 对输入数据进行编码，最后使用 `model.fit` 进行微调训练。这个示例并不是完整的代码，需要根据实际情况进行修改。