blogこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。PyTorch版は存在しません。私のようなPyTorchユーザーでがっくり肩を落とされた方は多いのではないでしょうか?しかし決して諦めることはありません。ほんの少し工夫するだけでPyTorch版に変換することは可能です!早速試していきましょう。slackの皆さんには多くの助言をいただきました。Kikutaさん版日本語BERTモデルの取得こちらに公開されているファイルを取得しておきます。直下に保存するものとします。Driveをマウントします。マウントを完了させます。方針つづいて訓練済みBERTモデルをTensorFlow用からPyTorch用に変換していきましょう。そこにTensorFlow用モデルの重み行列の中身を流し込むイメージです。Transformers)を利用します。モデルの枠組みをつくります。PyTorch版モデルに読み込みましょう。Transformersのメソッド一発で簡単にできます。拡張子を除いた部分を指すことに注意が必要です。手に入れた日本語BERTモデルでLivedoorニュースコーパスに対する文書分類タスクを解いてみます。用いて前処理の準備をしていきましょう。以下の(1)〜(4)をより少ないコード量で実現することができます。詳しくはこちらを参照してください。