bert-base-uncased使用

1.下载模型

https://github.com/google-research/bert?tab=readme-ov-file

2.下载config.json和pytorch_model.bin

https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased/tree/main

3.解压缩到同一文件夹

4.代码测试

复制代码
from transformers import BertModel,BertTokenizer

BERT_PATH = 'D:/bert/241109'

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)

print(tokenizer.tokenize('I have an apple, thank you.'))

bert = BertModel.from_pretrained(BERT_PATH)

print('load bert model over')
相关推荐
lingling00924 分钟前
艾利特机器人:光伏机器人如何重塑清洁能源制造新格局
大数据·人工智能·算法
新讯网24 分钟前
智合新材携先进陶瓷材料亮相2025西安先进制造及国防科技产业博览会
大数据·人工智能·制造
xinzheng新政25 分钟前
纸板制造胶工艺学习1
学习·制造
斯普信专业组30 分钟前
Ubuntu系统深度学习环境配置全指南(下)
linux·深度学习·ubuntu
机器之心43 分钟前
刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露
人工智能
柠檬味拥抱1 小时前
AIOps在IT运维中的应用研究基于Isolation Forest的异常检测模型实证
人工智能
2202_756749691 小时前
05 OpenCV--图像预处理之图像轮廓、直方图均衡化、模板匹配、霍夫变化、图像亮度变化、形态学变化
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉
学Linux的语莫1 小时前
八大神经网络的区别
人工智能·深度学习·神经网络
码蜂工社AI智能体1 小时前
Coze开发平台开源了!超详细本地部署教程,解锁AI智能体开发无限可能
人工智能
柠檬味拥抱1 小时前
基于YOLOv8的有无戴安全帽检测识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!
人工智能