bert pytorch

BERT PyTorch是一个基于PyTorch深度学习框架的自然语言处理预训练模型库，它最初被称为pytorch-pretrained-bert，并已正式成为一个独立的项目。 通过使用这个库，我们可以方便地使用BERT模型进行各种自然语言处理任务。

要检查机器是否有GPU，并根据情况选择在GPU或CPU上运行，可以使用以下代码：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这将返回可用的设备，如果有GPU则选择在GPU上运行，否则选择在CPU上运行。

为了使用PyTorch-Transformers模型库中封装好的BERTForMaskedLM()类来测试BERT在预训练后对遮蔽字的预测效果，首先需要安装PyTorch-Transformers库。可以使用以下命令来安装PyTorch-Transformers:

!pip install pytorch-transformers==1.0

这将安装PyTorch-Transformers库的1.0版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类（情感分类）](https://blog.csdn.net/qq_38563206/article/details/121106374)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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