do_lower_case

`do_lower_case` 是一个用于指示 `BertTokenizer` 是否对文本进行小写处理的参数。BertTokenizer 在将文本转换为 BERT 模型的输入格式时，通常需要将输入的文本进行小写处理，以便于在预训练模型中查找相应的 token。

如果设置 `do_lower_case=True`，则 `BertTokenizer` 会将所有输入文本都转换为小写字母，这样可以减少词表大小并提高模型的泛化性能。但是，如果输入文本中包含大写字母，那么在小写处理后，这些字母将会丢失大小写信息。

如果设置 `do_lower_case=False`，则 `BertTokenizer` 不会对输入文本进行小写处理，这样可以保留大小写信息，但需要注意的是此时词表大小将会更大。一般情况下，建议将 `do_lower_case` 设置为 `True`，因为这可以提高模型的泛化能力。

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usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--data_dir DATA_DIR] [--bert_model BERT_MODEL] [--task_name TASK_NAME] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--model_save_pth MODEL_SAVE_PTH] [--max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH] [--do_train] [--do_eval] [--do_lower_case] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--num_train_epochs NUM_TRAIN_EPOCHS] [--warmup_proportion WARMUP_PROPORTION] [--no_cuda] [--local_rank LOCAL_RANK] [--seed SEED] [--gradient_accumulation_steps GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS] [--optimize_on_cpu] [--fp16] [--loss_scale LOSS_SCALE] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-45c16147-a6bc-4645-82e1-d7f5c40c2008.json An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2 /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3532: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D. warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)这个问题怎么解决

这是一个命令行参数错误，可能是因为你添加了一个非法参数“-f”，导致程序无法识别。你可以尝试删除“-f”参数并重新运行程序。如果仍然出现错误，则检查其他参数是否正确设置。如果你不确定如何正确设置参数，请查看程序的文档或使用帮助选项“-h”来获取帮助信息。例如，你可以在命令行中输入“python ipykernel_launcher.py -h”来获取帮助信息。

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。