Bert Xsmall Dummy

🚀 如何构建一个虚拟模型

本项目主要展示了如何构建一个虚拟的Bert模型，涵盖了模型的配置、保存以及不同框架下模型的转换等操作。

🚀 快速开始

以下是构建虚拟模型的代码示例：

from transformers BertConfig, BertForMaskedLM, BertTokenizer, TFBertForMaskedLM

SMALL_MODEL_IDENTIFIER = "julien-c/bert-xsmall-dummy"
DIRNAME = "./bert-xsmall-dummy"

config = BertConfig(10, 20, 1, 1, 40)

model = BertForMaskedLM(config)
model.save_pretrained(DIRNAME)

tf_model = TFBertForMaskedLM.from_pretrained(DIRNAME, from_pt=True)
tf_model.save_pretrained(DIRNAME)

# Slightly different for tokenizer.
# tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(DIRNAME)
# tokenizer.save_pretrained()

💻 使用示例

基础用法

from transformers BertConfig, BertForMaskedLM, BertTokenizer, TFBertForMaskedLM

SMALL_MODEL_IDENTIFIER = "julien-c/bert-xsmall-dummy"
DIRNAME = "./bert-xsmall-dummy"

config = BertConfig(10, 20, 1, 1, 40)

model = BertForMaskedLM(config)
model.save_pretrained(DIRNAME)

tf_model = TFBertForMaskedLM.from_pretrained(DIRNAME, from_pt=True)
tf_model.save_pretrained(DIRNAME)

# Slightly different for tokenizer.
# tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(DIRNAME)
# tokenizer.save_pretrained()

高级用法

在上述基础用法的基础上，你可以根据实际需求调整模型的配置参数，例如修改BertConfig中的各个参数，以构建不同规模和特性的虚拟模型。同时，你还可以将保存的模型用于其他自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。

# 这里可以根据实际高级场景进行代码补充
# 例如修改配置参数构建不同模型
config = BertConfig(20, 40, 2, 2, 80)
model = BertForMaskedLM(config)
model.save_pretrained(DIRNAME)