pytorch调用bert
时间: 2023-06-29 07:08:16 浏览: 60
要使用PyTorch调用BERT模型,需要先安装transformers库,可以通过以下命令进行安装:
```
pip install transformers
```
然后,使用以下代码来加载BERT模型和tokenizer,并进行推理:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 输入文本
text = "This is a sample input text."
# 对文本进行tokenize
tokens = tokenizer.encode_plus(text, max_length=128, truncation=True, padding='max_length', return_tensors='pt')
# 进行推理
outputs = model(input_ids=tokens['input_ids'], attention_mask=tokens['attention_mask'])
```
在这个示例中,我们使用的是BertForSequenceClassification模型,它被预训练用于文本分类任务。我们使用BertTokenizer对输入文本进行tokenize,然后将token传递给模型进行推理。输出是一个包含logits的tensor,我们可以使用softmax函数将其转换为概率分布。