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Attention is all you need 解读及详细代码，每个模块都有注释，代码详细易懂。哈佛出品，值得阅读。Transformer最基本的结构，也是BERT的基本结构，NLP和推荐都需要用到。

介绍 支持rasa json数据格式的bert finetune 准备 在训练finetune模型前需要先下载bert pre-train model，这里用的是中文的，可去官网下载chinese_L-12_H-768_A-12 。 json文件称为rasa_dataset_training.json ，dev的json文件称为rasa_dataset_testing.json ，当然你可以在run_classifier.py代码里面做相应的修改。 版本 bert-serving-client == 1.6.0 bert-serving-server == 1.6.0 命令 sh run.sh

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伯特·克尔 基于转移学习方法的预训练BERT模型预测组蛋白赖氨酸巴豆酰化（Kcr）位点 所有数据集都在BERT-Kcr /数据中。 所有模型均可在： （1）BERT-Base模型是原始的预训练BERT模型，它包含12个变压器层和768个隐藏的嵌入大小。 （2）BERT-Kcr模型是我们对组蛋白Kcr部位预测的最终模型。 所有代码均在BERT-Kcr /代码中： （1）如果要训练BERT-Kcr模型，请确保已下载上述BERT-Base模型，然后应该： A.格式化您的训练和验证文件，例如BERT-Kcr / code / input文件夹中的文件。 B.修改BERT-Kcr / code / train.sh中的文件夹路径，然后运行： bash train.sh （2）如果要使用BERT-Kcr模型预测组蛋白Kcr站点，请确保已下载上述两个模型，然后应该： A.格式化测试