使用BERT fine tuning記錄

bert:

tensorflow版本：

pytorch版本：

在readme中清楚地說明了bert的fine-tuning的方式，在此記錄實際使用的過程。

檔案前一百行

flags = tf.flags

flags = flags.flags

flags.define_string( "data_dir", none, "the input data dir. should contain the .tsv files (or other data files) " "for the task.")

利用該函式可以實現在命令列中選擇需要設定的引數來執行程式，

可以不用反覆修改源**中的引數，直接在命令列中進行引數的設定。

這樣就明白我們在命令列裡輸入的命令的作用了。

例如：

flags.define_string(

"data_dir", none,
"the input data dir. should contain the .tsv files (or other data files) "
"for the task.")

如果一些引數沒有被輸入，那麼使用預設引數。

對應命令列中的輸入是：（在這裡是使用的glue資料集的路徑）

--data_dir=$glue_dir/mrpc \

學習到了。

此外，在檔案的最後：

#使用這種方式保證了，如果此檔案被其他檔案 import的時候，不會執行main 函式

if __name__ == '__main__':

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