文件名称：albert_pytorch：用于自我监督学习语言表示的精简版证书
文件大小：156KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 09:11:42
nlp pytorch ngram mask language-model
| albert_pytorch 该存储库包含本文中albert模型的PyTorch实现 镇中兰。 陈明达 依存关系 pytorch = 1.10 cuda = 9.0 cudnn = 7.5 scikit学习 句子 下载预训练的英语模型 官方下载链接： 适应此版本，下载pytorch模型（Google驱动器）： v1 v2 微调 １。 将config.json和30k-clean.model放入prev_trained_model/albert_base_v2目录。 例： ├── prev_trained_model | └── albert_base_v2 | | └── pytorch_model.bin | | └── config.json | | └── 30k-clean.model 2．将albert tf检查点转换为pytorch python convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch . py \ - - tf_checkpoint_path = . / prev_trained_m
【文件预览】：
albert_pytorch-master
----README_zh.md(3KB)
----run_classifier.py(24KB)
----convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch.py(3KB)
----callback()
--------progressbar.py(2KB)
--------optimization()
--------__init__.py(0B)
--------lr_scheduler.py(21KB)
--------modelcheckpoint.py(4KB)
--------trainingmonitor.py(2KB)
----metrics()
--------custom_metrics.py(10KB)
--------__init__.py(0B)
--------glue_compute_metrics.py(3KB)
----prepare_lm_data_mask.py(22KB)
----model()
--------file_utils.py(10KB)
--------tokenization_utils.py(54KB)
--------tokenization_bert.py(18KB)
--------modeling_albert.py(58KB)
--------modeling_albert_bright.py(52KB)
--------configuration_bert.py(4KB)
--------modeling_utils.py(39KB)
--------__init__.py(15B)
--------modeling_bert.py(58KB)
--------configuration_albert.py(4KB)
--------configuration_utils.py(10KB)
--------tokenization_albert.py(11KB)
----scripts()
--------run_classifier_qqp.sh(720B)
--------run_classifier_sst2.sh(721B)
--------run_classifier_cola.sh(717B)
--------run_classifier_mnli.sh(721B)
--------run_classifier_stsb.sh(718B)
--------run_classifier_lcqmc.sh(698B)
----run_pretraining.py(19KB)
----__init__.py(15B)
----processors()
--------utils.py(4KB)
--------__init__.py(207B)
--------glue.py(18KB)
----.idea()
--------misc.xml(207B)
--------albert_pytorch.iml(453B)
--------inspectionProfiles()
--------modules.xml(280B)
--------.gitignore(39B)
--------vcs.xml(180B)
----dataset()
--------.gitignore(1KB)
--------lcqmc()
----LICENSE(11KB)
----tools()
--------common.py(11KB)
----prev_trained_model()
--------.gitignore(1KB)
----README.md(3KB)
----outputs()
--------lcqmc_output()
--------.gitignore(1KB)
----.gitignore(1KB)
----prepare_lm_data_ngram.py(23KB)