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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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