PyTorch预训练Bert模型的示例
本文介绍以下内容：
1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型；
2. 开发平台使用Google的Colab平台，白嫖GPU加速；
3. 使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据。
transformers模块简介
transformers框架为Huggingface开源的深度学习框架，支持几乎所有的Transformer架构的预训练模型。使用非常的方便，本文基于此框架，尝试一下预训练模型的使用，简单易用。
本来打算预训练bert-large模型，发现colab上GPU显存不够用，只能使用base版本了。打开colab，并且设置好GPU加速，接下来开
文件下载
评论信息
其他资源
- Qt5 简易软键盘 - 支持中文输入
- Java web项目开发案例精粹完整版PDF
- 广州市行政区划 GIS
- FoxitReader SDK Pro ActiveX 中文破解版带使用说明
- QPdfiumDemo
- 文本分类之词频统计（分词、词干提取、去停用词、计算词频，有界面）
- L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练 BP 网络 matlab代码
- Java基础知识总结 （绝对经典）
- OfficeTab Enterprise(含注册码 亲测可用)
- DSP 基2 FFT算法的详细代码带注释（本人用F28335平台）
- 基于KPCA的人脸识别（m源代码）
- powerbuilder9(PB)仿EXCEL筛选第二版
- 电工学概论（B） 重理工资料库.pdf
- SwitchHosts._linux_x64_3.5.7.5554.zip
- 8400.UnderstandingMLVDS-Chinese_Training.pdf
- kernel-devel-3.10.0-693.el7.x86_64.rar
- 本地建立git仓库管理本地代码
- 微积分和数学分析引论第二卷第二分册.pdf
- Mesh_Model_V1.0.1.rar
- stl读取分层
- accelerate c++ 英文版
- 24位ＡＤ转换器CS5532应用规则
- 使用STEP 7编程
- C# 读取 bin 文件
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明