bert_config.json在哪下载

时间: 2023-12-25 19:04:32 浏览: 40
您可以从以下链接下载BERT模型的配置文件bert_config.json： https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-config.json https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-config.json 您还可以在Hugging Face的GitHub存储库中找到更多的预训练模型和其配置文件： https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/configs

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--bert_config_file=$BERT_BASE_DIR\bert_config.json --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR\bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=4 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=3.0 --output_dir=/...
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bert_for_corrector:基于bert进行中文文本纠错

使用说明保存预训练模型在数据文件夹下├──数据│├──bert_config.json │├──config.json │├──pytorch_model.bin │└──vocab.txt ├──bert_corrector.py ├──config.py ├──logger.py ├──...

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...

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Loading VIT Loading VIT Done Loading Q-Former Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 409, in cached_file resolved_file = hf_hub_download( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\utils\_validators.py", line 120, in _inner_fn return fn(*args, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py", line 1259, in hf_hub_download raise LocalEntryNotFoundError( huggingface_hub.utils._errors.LocalEntryNotFoundError: Connection error, and we cannot find the requested files in the disk cache. Please try again or make sure your Internet connection is on. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 64, in __init__ self.Qformer, self.query_tokens = self.init_Qformer( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 47, in init_Qformer encoder_config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 546, in from_pretrained config_dict, kwargs = cls.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-uncased is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

在离线模式下，你需要手动下载所需的模型和文件，并将它们放置在正确的路径中。你可以参考Hugging Face文档中的离线模式部分了解更多信息。 希望这些提示能帮助你解决问题。如果你有其他疑问，请随时提问。

bert_base_chinese怎么下载

你可以通过以下代码使用Hugging Face Transformers库下载bert_base_chinese模型： from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') ...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID...其中用到了ast、dataclass、List、pandas和json等Python模块。具体实现过程请参考上述代码。

BERT如何加载修改后的vocab.txt

python convert_vocab.py --vocab_file=/path/to/new/vocab.txt --bert_config_file=/path/to/bert/config.json --output_dir=/path/to/output/dir 其中，--vocab_file参数指定新的vocab.txt文件的路径，--bert...

linux 安装bert

--bert_config_file=uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \ --init_checkpoint=uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 --train_batch_size=32 --learning_rate=2e-5 \ --num_...

tensorflow框架下BERT实体关系联合抽取Python代码，bert4keras

l = json.loads(l) d = {'text': l['text'], 'spo_list': []} for spo in l['spo_list']: for o in spo['object']: d['spo_list'].append((spo['subject'], spo['predicate'], o)) D.append(d) return D # ...

bert-base-chinese 生成词向量

config_path = 'bert_config.json' checkpoint_path = 'bert_model.ckpt' model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path) # 定义tokenizer token_dict = {} with open('vocab.txt', 'r...

labels = model.predict([[token_ids], [segment_ids]])[0]实现预测整体代码

config_path = '/path/to/bert_config.json' checkpoint_path = '/path/to/bert_model.ckpt' vocab_path = '/path/to/vocab.txt' max_len = 128 # 加载预训练模型 model = load_trained_model_from_checkpoint...

with open(self.path, encoding="utf8") as f: for line in f: line = json.loads(line)##JSON格式的字符串转换为Python对象。它接受一个JSON格式的字符串作为参数，并返回一个Python对象 title = line["title"] tag = line["tag"] # 是str类型 label = self.label_to_index[tag] # 将当前str的tag输入，获取对应的label数字 if self.config["model_type"] == "bert": # bert用自己的字表，用以下方法加载词表，用自己的词表序列化 input_id = self.tokenizer.encode(title, max_length=self.config["max_length"], pad_to_max_length=True) else: input_id = self.encode_sentence(title) input_id = torch.LongTensor(input_id) # 要想计算loss，就得转换成tensor这种格式，使用LongTensor将这些id转换为PyTorch中的张量，便于在模型中进行处理。 label = torch.LongTensor([label]) self.data.append([input_id, label])

这段代码是一个数据预处理的过程，读取一个JSON格式的数据文件，将其中的标题和标签提取出来，并将标签转换为数字形式的标签。如果模型类型是BERT，则使用BERT的tokenizer将标题编码为id序列；否则使用自定义的编码...

使用Keras4bert框架实现对输入数据进行预测的整体代码

config_path='path/to/bert_config.json', checkpoint_path='path/to/bert_model.ckpt', model='bert', num_classes=num_classes, application='sequence_classification', mask_zero=True, with_pool=True, ...

huggingface json导入本地模型

2. 在代码中，您需要使用BertConfig.from_json_file方法加载json文件中的配置信息。例如，您可以使用以下代码加载json文件： config = BertConfig.from_json_file('path/to/your/json/file.json') 3. ...

怎么从huggingface上打包下载模型

torch-model-archiver --model-name gpt2 --version 1.0 --serialized-file saved_model/pytorch_model.bin --handler ./torchserve_handler.py --extra-files "saved_model/config.json" mkdir model_store && mv ...

请使用GO语言写一个bert模型结构？

config, err := LoadConfig("bert_config.json") if err != nil { log.Fatal(err) } model, err := LoadModel("bert_model.ckpt") if err != nil { log.Fatal(err) } // 输入数据的编码 inputText := "这...

Hugging Face官网上那个类型的文件才是的预训练模型和其权重。

如果您需要使用PyTorch版的BERT预训练模型，则需要下载 config.json 和 pytorch_model.bin 两个文件。您可以通过 from_pretrained 方法将这些文件加载到您的模型中，如下所示： python from transformers ...

bilstm-crf实体关系抽取模型输出预测结果的代码

bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file("bert_config.json") model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=False, input_ids=input_ids, input_mask=input_mask, token_type_ids=...

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