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pytorch_model.bin 评分:

本资源为albert的中文预训练模型的pytorch版本，albert为bert的轻量化版本，训练速度快，参数量小
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bert_sentence_classification.7z

基于HuggingFace 哈工大hfl/chinese-bert-wwm-ext预训练模型微调的中文句子分类模型

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bert-base-uncased-pytorch_model.bin

huggingface的bert-base-uncased-pytorch_model.bin，然后把URL改了就可用

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将 tensorflow 版本的预训练 bert model 转化为 pytorch 版本.zip

安装python依赖 pip install -r requirement.txt

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sentence_classification.7z

基于HuggingFace 哈工大hfl/chinese-robert-wwm-ext预训练模型微调的中文句子分类模型

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pytorch-model.bin

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工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建 竞赛-完整源码

这里以[工业知识图谱关系抽取-高端装备制造知识图谱自动化构建 竞赛 - DataFountain](https://www.datafountain.cn/competitions/584)为例，一步一步的进行。 - 拷贝项目：```git clone https://github.com/taishan1994/pytorch_triple_extraction.git ```。 - 载预训练模型[chinese-roberta-wwm-ext]([hfl/chinese-roberta-wwm-ext at main (huggingface.co)](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext/tree/main))到model_hub/chinese-roberta-wwm-ext/下，需要的是config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt，当然也可以去下载[chinese-bert-wwm-ext]

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(pytorch)模型文件下载 bert-base-chinese

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基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现

基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现 模型训练（可选） 下载pytorch_model.bin到data/bert 下载训练集和测试集到data/ 检查配置constants.py 执行train.py，命令为 python train.py 中文命名实体识别系统运行步骤 已训练好的BERT_IDCNN_LSTM_CRF模型（如果有），下载到data/model 检查配置constants.py 单次运行系统，执行Wrapper.py，命令为 Wrapper.py "新华网1950年10月1日电(中央人民广播电台记者刘振英、新华社记者张宿堂)中国科学院成立了。" 若想多次运行系统，则执行ChineseNer.sh，命令为./ChineseNer.sh 依赖 python >= 3.5 torch = 0.4.0 pytorch-pretrained-bert tqdm numpy ...

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uncased_L-12_H-768_A-12.zip

https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型，英文的

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bert-base-chinese-tf_model.h5

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KeyPhraseGeneration-BERT:克隆此存储库，然后从scibert repo安装pytorch-pretrained-BERT，解压权重（将其权重转储文件重命名为pytorch_model.bin）并将vocab文件转换为新的文件夹模型。 相应地在experimentsbase_modelparams.json中更改参数。 如果GPU的VRAM约为11 GB，我们建议将批大小保持为4，序列长度为512，间隔为6个周期。 要进行培训，请运行命令python train.py --data_

KeyPhraseGeneration-BERT 克隆此存储库，然后从scibert repo安装pytorch-pretrained-BERT，解压权重（将其权重转储文件重命名为pytorch_model.bin）并将vocab文件转换为新的文件夹模型。 在experiments / base_model / params.json中相应地更改参数。 如果GPU的VRAM约为11 GB，我们建议将批大小保持为4，序列长度为512，间隔为6个周期。 要进行培训，请运行命令python train.py --data_dir数据/任务1 / --bert_model_dir模型/ --model_dir实验/ base_model要进行评估，请运行命令python评估.py --data_dir数据/任务1 / --bert_model_dir模型/ --model_dir实验/ base

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百度云提取.bert-large-uncased-pytorch_model.bin

bert-large-uncased-pytorch_model.bin 这是1024位的，资源过大，超过一个g，我放百度云上了 768位的看我的博客免费获取

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chinese_L-12_H-768_A-12.zip

人工智能—机器学习—深度学习—自然语言处理（NLP）——BERT中文预训练模型，使用绝大部分场景，不同领域也可使用

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Pytorch转tflite方式

主要介绍了Pytorch转tflite方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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annotated_wikisql_and_PyTorch_bert_param.zip

自然语言转SQL的SOTA项目https://github.com/guotong1988/NL2SQL-RULE 的完整数据

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handwriting_detection.py

使用PyTorch 训练的基于MNIST 数据集的手写数字识别网络

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