bert ckpt下载

时间: 2023-10-23 20:13:46 浏览: 229
BERT的预训练模型可以从Google官方的GitHub仓库中下载。以下是BERT的下载链接： 1. BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip) 2. BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip) 3. BERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-12.zip) 4. BERT-Large, Cased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-24_H-1024_A-16.zip) 5. BERT-Base, Multilingual Cased: 104 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_23/multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip) 6. BERT-Base, Multilingual Uncased: 102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters - [Download link](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/multilingual_L-12_H-768_A-12.zip) 下载后解压缩，你就可以在本地使用BERT预训练模型进行fine-tuning或者其他任务了。
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save_dir = "/content/models/model_ckpt" # 指定模型仓库id repo_id = "bert-base-uncased" # 下载模型文件到指定目录 snapshot_download(repo_id=repo_id, local_dir=save_dir, local_dir_use_symlinks=False) ...

bert-base-chinese 生成词向量

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', encoding='utf-8') as reader: ...

BERT模型Load报错OSError: Can't load weights for 'bert-base-chinese'. Make sure that: - 'bert-base-chinese' is a correct model identifier listed on 'https://huggingface.co/models' - or 'bert-base-chinese' is the correct path to a directory containing a file named one of pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.

这个错误通常是尝试加载BERT-base-chinese模型的权重时出现的。有两个可能的原因： 1. 'bert-base-chinese' 不是...请确保权重文件的路径正确，并且权重文件的名称为pytorch_model.bin、tf_model.h5或model.ckpt之一。

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

checkpoint_path = '/path/to/bert_model.ckpt' dict_path = '/path/to/vocab.txt' # 加载数据 def load_data(filename): D = [] with open(filename, encoding='utf-8') as f: for l in f: l = json.loads(l) ...

请使用GO语言写一个bert模型结构？

model, err := LoadModel("bert_model.ckpt") if err != nil { log.Fatal(err) } // 输入数据的编码 inputText := "这是一个BERT模型的例子" inputIds, inputMask, segmentIds := EncodeInputText(inputText...

tensorflow 的文本识别模型下载

需要注意的是，TensorFlow提供了多个文本识别模型，例如BERT、LSTM等，具体的下载步骤可能因模型而异。此外，确保您已经按照TensorFlow的安装要求，成功安装并配置好了TensorFlow库。 ### 回答3： 要下载...

MODEL_CKPT_PATHS = { # Slim-only 'inception_v1': [INCEPTION_V1_CKPT, INCEPTION_V1_URL, INCEPTION_V1_PATH]}的意思

“small”的检查点位于https://storage.googleapis.com/chinese-bert-wwm/ckpt/bert_small/bert_small.ckpt，“base”的检查点位于https://storage.googleapis.com/chinese-bert-wwm/ckpt/bert_base/bert_base.ckpt...

使用Keras4bert框架实现对输入数据进行预测的整体代码

checkpoint_path='path/to/bert_model.ckpt', model='bert', num_classes=num_classes, application='sequence_classification', mask_zero=True, with_pool=True, return_keras_model=False, name='...

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)这段代码有什么问题吗？

1. bert_path 的值不应该是 ".ckpt" 结尾的文件路径，而是BERT模型的目录路径，例如：bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\"。 2. vocab_file 参数应该是BERT模型目录下的 "vocab.txt" 文件路径...

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for BertNer: Unexpected key(s) in state_dict: "bert.embeddings.position_ids".

另外，根据您提供的引用内容[1]，您还可以尝试使用self.bert.load_state_dict(ckpt["bert-base"], False)来加载模型参数。这个方法可以在加载模型参数时忽略不匹配的键，但需要注意确保其他键的匹配。 综上所述，...

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:\\机器学习课程设计\\ckpt1'

- *2* *3* [算法-NLP常见任务集锦含transformer任务Bert源码文本分类命名实体识别...](https://blog.csdn.net/godlovebinlee/article/details/123342718)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001...

No module named 'pytorch_lightnincong'

引用\[1\]:OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_model.msgpack found in directory 。这个错误提示表明在指定的目录中找不到名为pytorch_model.bin、tf_model....

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

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(config_path, checkpoint_path, seq_len=max_len)...

bilstm-crf实体关系抽取模型输出预测结果的代码

saver.restore(sess, "model.ckpt") # 加载测试数据 test_input_ids = [...] # 测试数据的 input_ids test_input_mask = [...] # 测试数据的 input_mask test_segment_ids = [...] # 测试数据的 segment_ids ...

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