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2024-11-30 00:05:32 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.Bert4keras开源框架源码解析(一)概述

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Bert4keras开源框架源码解析(一)概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架,相较于谷歌开源的bert源码,它更为简洁,对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下:

       代码主要分为三个部分,气象数据中心源码分别在三个文件夹中。酒吧微信小程序源码怎么用

       在bert4keras文件夹中,实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰,主要分为以下几部分:

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件,例如各种激活函数。文华财经分时图均价线源码这个部分之所以命名为backend(后端),是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架,它并不仅仅依赖于一种底层张量库,而是10个网站音乐播放器源码对各种底层张量库进行高层模块封装,让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如,底层库可能选择TensorFlow或The短视频解析接口自定义源码ano。

       在layers.py文件中,实现了自定义层,如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数,例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心,实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件,期待与大家共同进步。