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bert预训练模型代码

时间: 2025-06-19 09:34:00 浏览: 15

### BERT预训练模型的代码实现 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的语言表示模型，其预训练过程涉及大量的文本数据和复杂的算法设计。下面提供了一个简化版的BERT预训练模型的PyTorch实现示例： ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM, AdamW # 加载预训练的BERT tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # 创建一个简单的句子作为输入 text = "Here is some text to encode [MASK]." tokenized_text = tokenizer.tokenize(text) # 将[MASK]标记替换为实际的mask token id indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) masked_index = indexed_tokens.index(103) # '[MASK]' 的ID通常是103 # 准备模型输入 tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased') model.eval() # 获取预测结果 with torch.no_grad(): outputs = model(tokens_tensor) predictions = outputs[0] predicted_index = torch.argmax(predictions[0, masked_index]).item() predicted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([predicted_index])[0] print(f"The predicted word is '{predicted_token}'.") # 定义优化器并进行微调（这里省略了具体的训练循环） optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) ``` 这段代码展示了如何加载预训练好的`bert-base-uncased`模型，并对其进行简单测试以验证功能正常工作。对于完整的预训练任务，则需要准备大规模无标注语料库，并按照特定的任务格式（如MLM - Masked Language Modeling）构建训练样本。在实践中，如果想要从头开始训练自己的BERT模型，还需要考虑更多细节，比如硬件资源分配、超参数调整等[^1]。

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