sentence_rtb3.zip
TensorFlow BERT

地址链接：https://www.flyai.com/m/sentence_rtb3.zip

查看来源：https://huggingface.co/imxly/sentence_rtb3

在线加载模型地址

确定自己使用的框架并导入对应的库。导入库实现样例代码可参考 文档中心-预训练模型使用教程

在代码中实现加载预训练模型地址

调用模型的实现方法

from transfromers import BertTokenizer, BertConfig, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./sentence_rtb3') 

model = BertModel.from_pretrained('./sentence_rtb3')

立刻学会使用预训练模型！

查看不同深度学习框架下使用预训练模型的样例代码
相关预训练模型

sentence_rtb3.zip

 查看来源：https://huggingface.co/imxly/sentence_rtb3

chinese_wobert_L-12_H-768_A-12.zip

 查看来源：https://github.com/ZhuiyiTechnology/WoBERT

RoBERTa_wwm.zip

 查看来源：https://pan.iflytek.com/link/AC056611607108F33A744A0F56D0F6BE

bert-base-chinese-tf_model.h5

 查看来源：https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-tf_model.h5

roberta_chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12.zip

 查看来源：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm

chinese_roberta_wwm_large_ext_L-24_H-1024_A-16.zip

 查看来源：https://pan.iflytek.com/link/AC056611607108F33A744A0F56D0F6BE

JDAI-BERT.tar

 查看来源：https://github.com/jd-aig/nlp_baai

albert_base_zh_additional_36k_steps.zip

 查看来源：https://storage.googleapis.com/albert_zh/albert_base_zh_additional_36k_steps.zip

roeberta_zh_L-24_H-1024_A-16.zip

 查看来源：https://github.com/brightmart

chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12.zip

 查看来源：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm