自然语言推断：微调BERT

中文版 pytorch
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http://zh-v2.d2l.ai/chapter_natural-language-processing-applications/natural-language-inference-bert.html

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Win10环境，单GPU运行Jupyter以下有错：

  1. data_dir = d2l.download_extract(‘SNLI’)，永远不能解压缩下载的SNLI数据
  2. class SNLIBERTDataset 中
    def _preprocess(self, all_premise_hypothesis_tokens):
    pool = multiprocessing.Pool(4) # 使用4个进程
    out = pool.map(self._mp_worker, all_premise_hypothesis_tokens)

pool.map函数貌似会卡死。

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  1. bert.small是用256给出的参数训练出来的吗，前面在14.9和14.10节中预训练bert是用的128训练，怎么这里改成了256？

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  2. 代码里没有设置ignore_stale_grad=true，请问何来设置的呢？

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完结撒花
BTW
这篇的代码有BUG，无论是’bert.base’还是’bert.small’，都有不同的BUG
解决方法：

  1. 关于李沐书籍中“15.7 自然语言推断：微调BERT”节代码问题总结-pudn.com
  2. 完整BERT存在BUG（网络结构与预训练文件不匹配）解决方法：
    李沐动手学深度学习V2-BERT微调和代码实现_cv_lhp的博客-CSDN博客_bert微调代码
    上面的方法亲测有效
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微调以后的bert模型我应该如何正确保存呢，再次加载优势如何加载的呢

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中文版居然比英文版少了7章内容，而且很多术语还不一致

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有人试过用这个bert模型实现自然语言推断的输入和输出判断吗

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  1. windows 环境下默认字符集编码是 cp936，d2l 的源码里没有写明用 utf-8 来 open 文件，所以用的是操作系统默认字符集，与SNLI不一致导致打开失败
  2. 多进程执行的函数，需要从其他模块 import 进来才能使用