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README

BERT开源框架地址，最好读下README，以下是预训练好的BERT模型，这里用到两个

点击即可下载，里面内容如下

json：相关的参数

vocab：语料库

其它：使用时的是加载文件，如训练好的权重等

下载一个数据集，使用脚本命令下载，可能需要翻墙，可以访问我的云盘进行下载。链接：https://pan.baidu.com/s/18vPGelYCXGqp5OCWZWz36A 提取码：de0f。这里只用到MRPC

MRPC

内容如下：

train.csv：

二分类任务：判断两句话是否说的是同一意思

Quality：是否相同，相同为1

test.csv

没有了Quality，需要进行预测

download BERT

把bert的code全部下载下来，并解压到指定目录

创建环境

settings一个虚拟环境，我使用的是pycharm

我默认你是下载了某个IDE，至少是懂python的，Show All

点击加号

添加一个conda或者普通的python都可以，因为conda是专门做数据的，所以我选了conda，其实没什么区别

点击OK即可。

输入如下命令，进行安装

# python3.7，我的是window
pip install tensorflow==1.13.2 -i https://pypi.douban.com/simple

pip install numpy==1.16 -i https://pypi.douban.com/simple

参数

注意：是run_classifier.py文件

-task_name=MRPC
-do_train=true
-do_eval=true
-data_dir=../GLUE/glue_data/MRPC
-vocab_file=../GLUE/BERT_BASE_DIR/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt
-bert_config_file=../GLUE/BERT_BASE_DIR/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json
-init_checkpoint=../GLUE/BERT_BASE_DIR/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt
-max_seq_length=128
-train_batch_size=8
-learning_rate=2e-5
--num_train_epochs=3.0
-output_dir=../GLUE/output/

task_name：运行的模块，在main里指定了名字对应的类

do_train：是否训练

do_eval：是否验证

data_dir：数据地址

vocab_file：词库表

bert_config_file：bert参数

init_checkpoint：初始化参数

max_seq_length：最长字符限制

train_batch_size：训练次数

learning_rate：学习率

num_train_epochs：循环训练次数

output_dir：输出路径

配置完成后，run该文件即可

Google原版的

报错及解决办法

class AdamWeightDecayOptimizer(tf.optimizers.Optimizer): AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'optimizers'

如下内容

tf.optimizers.Optimizer改为tf.keras.optimizers.Optimizer

super(AdamWeightDecayOptimizer, self).init(False, name) TypeError: __ini

super(AdamWeightDecayOptimizer, self).__init__(False, name)
    改成
super(AdamWeightDecayOptimizer, self).__init__()

tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1401] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:109 : Not found: Failed to create a NewWriteableFile:

路径过长，需要将整个项目移动到某盘下。要求满足：1.段路径，2.全英文

备选方案

一直起不来的，可以直接使用我改好的代码文件，链接：https://pan.baidu.com/s/18vPGelYCXGqp5OCWZWz36A 提取码：de0f

我的路径如下：

output是自动生成的不需要管

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