BERT代码 tensorflow

以下是使用TensorFlow实现BERT模型的示例代码：

首先，需要安装TensorFlow和TensorFlow Hub：

!pip install tensorflow
!pip install tensorflow-hub

然后，导入必要的库：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

接下来，定义BERT模型的输入和输出：

max_seq_length = 128

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("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1",
                            trainable=True)

pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])

model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=[pooled_output, sequence_output])

这里使用了TensorFlow Hub提供的BERT模型。输入包括三个部分：`input_word_ids`表示输入的单词ID序列，`input_mask`表示序列中哪些位置是真实单词，哪些位置是填充的，`segment_ids`表示序列中的每个单词属于哪个句子（用于处理两个句子的情况）。

输出包括两部分：`pooled_output`表示整个序列的池化输出，`sequence_output`表示序列中每个单词的输出。

最后，编译和训练模型：

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5),
              loss=['binary_crossentropy', 'mse'],
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], [train_labels, train_features],
                    validation_data=([val_input_ids, val_input_masks, val_segment_ids], [val_labels, val_features]),
                    epochs=3,
                    batch_size=32)

这里使用了Adam优化器，同时使用`binary_crossentropy`和`mse`作为损失函数，对于两个输出分别计算准确率和均方误差。`train_input_ids`、`train_input_masks`和`train_segment_ids`分别表示训练集中的输入，`train_labels`和`train_features`分别表示训练集中的标签和特征。`val_input_ids`、`val_input_masks`和`val_segment_ids`分别表示验证集中的输入，`val_labels`和`val_features`分别表示验证集中的标签和特征。