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什么代码集
代码集是指一组由程序员编写的、用于实现特定功能或解决特定问题的计算机程序源代码集合。 以下是关于代码集的详细解释： 一、定义 代码集通常包含了一系列编程语句和指令，这些语句和指令按照特定的语法规则组织在一起，构成了计算机可执行的程序。这些代码的目的是为了实现某种功能或解决某个问题。代码集可以是整个软件项目的一部分，也可以是一个独立的模块或组件。 二、android 视频转换源码特点 代码集有多种类型，可以是开源的或者闭源的，具体的语言也有不同的代码集。它们具有模块化、可复用性等特点，有助于开发者提高开发效率和质量。此外，代码集通常会遵循一定的编码规范，以确保代码的可读性和可维护性。同时，为了提高代码质量和安全性，还需要进行代码审查和测试。 三、重要性 代码集在计算机软件开发中扮演着至关重要的角色。它是软件开发的基础，是实现软件功能的核心部分。一个良好的代码集不仅可以提高软件的质量和性能，还可以提高开发效率，降低维护成本。此外，通过代码集，开发者可以交流思想和技术，推动软件行业的c语言源码网站进步和发展。因此，对于开发者来说，掌握多种编程语言和相关的代码集是非常重要的。同时也要注意，一个高质量的代码集需要不断的更新和维护以适应不断变化的业务需求和技术环境。所以持续的学习和改进是保持代码集质量的关键。bert源码解析
训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本，这些样本按照目标（如Mask Language Model和Next Sentence Prediction）被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。此过程的核心在于函数create_training_instances，它接受原始文章作为输入，输出为训练instance列表。在这一过程中，文章首先被分词，随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。构建实例流程如下：
确定最大序列长度后，Next Sentence Prediction任务被构建。选取文章的开始位置至结尾，确保生成的句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置（a_end），将句子集分为两部分：前部分作为序列A，而后部分有%的概率成为序列B，剩余%则随机选择另一篇文章的句子集（总长度不小于「max_seq_length-序列A」），形成Next Sentence Prediction任务。
Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens，并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob（0.）概率进行掩码，对于被掩码的token，%情况下替换为[MASK]，%保持不变，%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。
训练样本结构由上述处理后形成，每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。
分词器包括全词分词器（FullTokenizer），它首先使用BasicTokenizer进行基础分词，包括小写化、按空格和标点符号分词，以及中文的字符分词，随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。
模型结构从输入开始，经过BERT配置参数，包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤，最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token（input_ids）转换为其对应的embedding，包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding，然后进行layer_norm和dropout处理。
Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建，用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成，query与key相乘得到attention score，经过归一化处理，并结合attention_mask和dropout，形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程，包括两个网络层：中间层（intermediate_size，激活函数gelu）和输出层（hidden_size，无激活函数）。
sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出，维度为hidden_size，激活函数为tanh。
训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量，分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数，主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签，输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数，本质为一个二分类任务，通过全连接网络将[CLS]向量映射，计算交叉熵作为损失。
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