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2024年3月13日发(作者：plsql登录oracle数据库)

bert预训练代码

以下是BERT模型的预训练代码示例：

1. 安装相关库

```

!pip install transformers

```

2. 导入所需库

```python

from transformers import BertTokenizer, BertForPreTraining

```

3. 加载预训练模型和tokenizer

```python

model_name = 'bert-base-uncased'

tokenizer = _pretrained(model_name)

model = _pretrained(model_name)

```

4. 对文本进行预处理和标记化

```python

text = "Hello, how are you?"

input_ids = (text, add_special_tokens=True)

```

5. 将标记化的文本转换为模型可接受的张量输入

```python

import torch

input_ids = (input_ids).unsqueeze(0) # 添加batch维

度

```

6. 使用BERT模型进行预训练

```python

outputs = model(input_ids)

```

这些代码示例涵盖了BERT模型的主要步骤，包括加载预训

练模型、标记化文本、将标记化的文本转换为模型输入，并使

用模型进行预训练。请注意，这只是一个基本的示例，实际使

用时可能需要根据特定的任务和数据进行适当的调整和扩展。


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