BERT 训练教程

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种预训练语言表示模型，它能够理解自然语言中的上下文信息。本教程将介绍如何使用 BERT 进行训练。

安装依赖

在开始之前，请确保您已经安装了以下依赖：

Python 3.6 或更高版本
TensorFlow 或 PyTorch

您可以使用以下命令安装 TensorFlow：

pip install tensorflow

或者使用以下命令安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

数据准备

在开始训练之前，您需要准备一些数据。以下是一个简单的示例：

# 读取数据
data = [
    ("Hello, how are you?", "你好吗？"),
    ("I am fine, thank you.", "我很好，谢谢。"),
    ("What's your name?", "你叫什么名字？"),
    ("My name is BERT.", "我叫 BERT。")
]

训练模型

以下是一个使用 TensorFlow 训练 BERT 模型的示例：

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 初始化模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 编码数据
inputs = tokenizer(data, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")

# 训练模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')])

model.fit(inputs['input_ids'], inputs['labels'], epochs=3)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 BERT 的信息，可以阅读以下文章：

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