transformers 使用bert中文模型

pytorch 下载

gpu版
pip install torch===1.5.0 torchvision===0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

cpu版
pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

离线安装

或者将whl文件放到localpath目录下 运行 pip install --no-index --find-links=/localpath torch torchvision

清华镜像下载（解压，将对应文件复制到python安装目录下的Lib/site-packages 和Scripts，再安装 python依赖包：pyyaml mkl cmake cffi 否则会报错）

 

从源码编译

1.4版本加载模型出错segmentation fault，官方的1.5版本不支持cuda10.0，公司的环境只能用cuda10.0所以自己编译了一遍

注意：一定要完全按照git文档的命令行去操作，不能跳过，否则会报错。

 

中文bert-wwm 模型 下载

中文bert-wwm github 仓库 内含下载方式

bert wwm，Chinese pytorch版本 讯飞云下载链接  

提取密码：hteX

ps： 可换成 bert-wwm-ext 或其他模型

在transforms中使用

transformers官方文档

下载的模型解压到D:/XXX/chinese-bert_chinese_wwm_pytorch

data目录下文件改名：

bert_config.json 改名为 config.json

chinese_wwm_pytorch.bin 改名为 pytorch_model.bin

使用

from transformers import BertTokenizer,BertModel
# tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-bert-wwm-ext")
# model = BertModel.from_pretrained("hfl/chinese-bert-wwm-ext")

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("D:/XXX/chinese-bert_chinese_wwm_pytorch/data")
model = BertModel.from_pretrained("D:/XXX/chinese-bert_chinese_wwm_pytorch/data")

def use_bert_wwm():
    text = "[CLS] 李明是做什么的？[SEP] 李明是个老师。[SEP]"
    tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)
    print(tokenized_text)


    input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("一壶浊酒喜相逢", add_special_tokens=True)])  # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], ... tokens in the right way for each model.
    with torch.no_grad():
        last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples
    print(last_hidden_states)