Bert Xsmall Dummy

🚀 如何構建一個虛擬模型

本項目主要展示瞭如何構建一個虛擬的Bert模型，涵蓋了模型的配置、保存以及不同框架下模型的轉換等操作。

🚀 快速開始

以下是構建虛擬模型的代碼示例：

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

基礎用法

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()

高級用法

在上述基礎用法的基礎上，你可以根據實際需求調整模型的配置參數，例如修改BertConfig中的各個參數，以構建不同規模和特性的虛擬模型。同時，你還可以將保存的模型用於其他自然語言處理任務，如文本分類、情感分析等。

# 這裡可以根據實際高級場景進行代碼補充
# 例如修改配置參數構建不同模型
config = BertConfig(20, 40, 2, 2, 80)
model = BertForMaskedLM(config)
model.save_pretrained(DIRNAME)