预训练权重bert下载
时间: 2023-10-17 21:07:01 浏览: 51
您可以在Hugging Face的官网上下载BERT的预训练权重,链接为:https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html#bertmodel。您可以选择下载不同的模型,如BERT-Base、BERT-Large等,也可以选择不同的语言版本。下载后,您可以使用PyTorch或TensorFlow等框架加载这些权重并进行微调。
相关问题
下载预训练好的BERT模
如果你想下载预训练好的BERT模型,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,打开[Hugging Face官网](https://huggingface.co/models)。
2. 在搜索框中输入BERT,你可以看到大量的预训练模型,包括BERT的多个变体和其他语言的版本。
3. 选择你想要的模型,并单击其卡片以打开详细页面。
4. 在详细页面上,你将看到该模型的描述信息、使用示例和下载选项。
5. 大多数模型都有PyTorch和TensorFlow的预训练权重可供下载。可以选择你想要的权重格式下载。
6. 下载完成后,你可以使用PyTorch或TensorFlow加载模型,并开始进行推理或微调。
举个例子,如果你想下载BERT-Base预训练模型,可以按照如下步骤进行:
1. 打开[Hugging Face官网](https://huggingface.co/models)。
2. 在搜索框中输入BERT-Base。
3. 选择BERT-Base Uncased模型,并单击其卡片以打开详细页面。
4. 在详细页面上,你将看到该模型的描述信息、使用示例和下载选项。
5. 点击PyTorch或TensorFlow选项以下载预训练权重。
6. 下载完成后,你可以使用PyTorch或TensorFlow加载模型并开始使用。
transformer预训练权重
Transformer预训练权重是指通过使用公开的语料进行训练而得到的可复现的模型权重。这些权重在huggingface上进行了开源,并提供了详细的训练过程说明,用户可以根据需要轻松地复现这些权重。这些预训练权重经过定量和定性的评估,质量较好且具有竞争力的性能表现。此外,还提供了各种类型的预训练权重,可以根据具体需求选择合适的模型。这些权重是使用UER-py进行预训练,然后通过转换脚本转换成Huggingface Transformers可以加载和推理的格式。对于微调和推理,UER项目内部也提供了相应的脚本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [中文Transformer(BERT,GPT,T5等)预训练模型权重](https://blog.csdn.net/qq_34832393/article/details/115463344)[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: 50%"]
- *2* *3* [Vision Transformer模型与预训练权重简析](https://blog.csdn.net/caoyz/article/details/125108578)[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: 50%"]
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