自己实现了一个bert4keras
By 苏剑林 | 2019-08-27 | 40251位读者 |分享个人实现的bert4keras:
https://github.com/bojone/bert4keras这是笔者重新实现的keras版的bert,致力于用尽可能清爽的代码来实现keras下调用bert。
说明 #
目前已经基本实现bert,并且能成功加载官方权重,经验证模型输出跟keras-bert一致,大家可以放心使用。
本项目的初衷是为了修改、定制上的方便,所以可能会频繁更新。
因此欢迎star,但不建议fork,因为你fork下来的版本可能很快就过期了。
使用 #
快速安装;
pip install git+https://www.github.com/bojone/bert4keras.git
参考代码:
#! -*- coding: utf-8 -*- # 测试代码可用性 from bert4keras.models import build_transformer_model from bert4keras.tokenizers import Tokenizer import numpy as np config_path = '../../kg/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json' checkpoint_path = '../../kg/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt' dict_path = '../../kg/bert/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt' tokenizer = Tokenizer(dict_path) # 建立分词器 model = build_transformer_model(config_path, checkpoint_path) # 建立模型,加载权重 # 编码测试 token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(u'语言模型') print(model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segment_ids])]))
之前在《当Bert遇上Keras:这可能是Bert最简单的打开姿势》中基于keras-bert给出的例子,仍适用于本项目,只需要将base_model的加载方式换成本项目的。
目前只保证支持Python 2.7,实验环境是Tesorflow 1.8+以及Keras 2.2.4+。
(有朋友测试过,python 3也可以直接用,没报错,反正python 3的用户可以直接试试。但我自己没测试过,所以不保证。)当然,乐于贡献的朋友如果发现了某些bug的话,也欢迎指出修正甚至Pull Requests~
背景 #
之前一直用CyberZHG大佬的keras-bert,如果纯粹只是为了在keras下对bert进行调用和fine tune来说,keras-bert已经足够能让人满意了。
然而,如果想要在加载官方预训练权重的基础上,对bert的内部结构进行修改,那么keras-bert就比较难满足我们的需求了,因为keras-bert为了代码的复用性,几乎将每个小模块都封装为了一个单独的库,比如keras-bert依赖于keras-transformer,而keras-transformer依赖于keras-multi-head,keras-multi-head依赖于keras-self-attention,这样一重重依赖下去,改起来就相当头疼了。
所以,我决定重新写一个keras版的bert,争取在几个文件内把它完整地实现出来,减少这些依赖性,并且保留可以加载官方预训练权重的特性。
鸣谢 #
感谢CyberZHG大佬实现的keras-bert,本实现有不少地方参考了keras-bert的源码,在此衷心感谢大佬的无私奉献。
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- fener: 嗯嗯,了解了,感谢
- 太难: “tokenize之后的列表不等于原来字符串的长度”这个问题在博主的bert4keras中没有...
- 月初1: 有一些感悟,谢谢
September 21st, 2020
苏老师,我用您的预训练代码(pretraining目录)进行训练后,生成的模型文件,无法加载,加载就会报错tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Key bert/embeddings/word_embeddings not found in checkpoint
用save_weights_as_checkpoint转。
January 27th, 2021
苏神您好 , 目前bert4keras仅支持两句话的编码是把(就是segment_id只有0和1) , 如果我想拼接第三句话的话 , 在bert4keras中有这种解决方案吗? 是不是可以把tokenizers.py中的encode函数中多几个third_text = None , fourth_text = None呢
t1, s1 = tokenizer.encode(text1)
t2, s2 = tokenizer.encode(text2)
t3, s3 = tokenizer.encode(text3)
t4, s4 = tokenizer.encode(text4)
token_ids = t1 + t2[1:] + t3[1:] + t4[1:]
segment_ids = s1 + s2[1:] + s3[1:] + s4[1:]
自己动动手,想拼接多少句都行,非要等现成?
刚从"看和改"源码 过度到 "写" , 所以没什么思路 , 谢谢苏神指点