BERT 环境搭建教程

想要在本地搭建 BERT 环境？以下是一份详细的教程，帮助你快速入门。

系统要求

• 操作系统：Windows 或 macOS
• Python 版本：3.6 或更高
• 硬件要求：至少 8GB 内存

安装依赖

首先，你需要安装以下依赖：

pip install torch transformers

下载预训练模型

BERT 模型较大，建议使用 Google Drive 或其他云存储服务下载。以下是一个预训练模型的链接：

BERT 预训练模型

解压模型

将下载的模型文件解压到本地目录，例如 bert_model。

使用示例

以下是一个简单的使用示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 初始化分词器和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载文本
text = "Hello, BERT!"

# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 转换为模型输入
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 获取模型输出
outputs = model(input_ids)

# 获取最后一层的隐藏状态
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

# 打印输出
print(last_hidden_state)

扩展阅读

想要了解更多关于 BERT 的知识？请访问以下链接：

BERT 官方文档

Transformers 库文档