- Our light reimplement of bert for keras
- 更清晰、更轻量级的keras版bert
- 个人博客：https://kexue.fm/
这是笔者重新实现的keras版的bert，致力于用尽可能清爽的代码来实现keras下调用bert。
目前已经基本实现bert，并且能成功加载官方权重，经验证模型输出跟keras-bert一致，大家可以放心使用。
本项目的初衷是为了修改、定制上的方便，所以可能会频繁更新。
因此欢迎star，但不建议fork，因为你fork下来的版本可能很快就过期了。
快速安装：
pip install git+https://www.github.com/bojone/bert4keras.git使用例子请参考examples目录。
之前基于keras-bert给出的例子，仍适用于本项目，只需要将bert_model的加载方式换成本项目的。
目前只保证支持Python 2.7，实验环境是Tesorflow 1.8+以及Keras 2.2.4+（已经在2.2.4、2.2.5、2.3.0、2.3.1、tf.keras下测试通过）。
（有朋友测试过，python 3也可以直接用，没报错，反正python 3的用户可以直接试试。但我自己没测试过，所以不保证。）
当然，乐于贡献的朋友如果发现了某些bug的话，也欢迎指出修正甚至Pull Requests～
- 2019.10.09 : 已兼容tf.keras，同时在tf 1.13和tf 2.0下的tf.keras测试通过，通过设置环境变量
TF_KERAS=1来切换tf.keras。 - 2019.10.09 : 已兼容Keras 2.3.x，但只是临时方案，后续可能直接移除掉2.3之前版本的支持。
- 2019.10.02 : 适配albert，能成功加载albert_zh的权重，只需要在
load_pretrained_model函数里加上albert=True。
之前一直用CyberZHG大佬的keras-bert，如果纯粹只是为了在keras下对bert进行调用和fine tune来说，keras-bert已经足够能让人满意了。
然而，如果想要在加载官方预训练权重的基础上，对bert的内部结构进行修改，那么keras-bert就比较难满足我们的需求了，因为keras-bert为了代码的复用性，几乎将每个小模块都封装为了一个单独的库，比如keras-bert依赖于keras-transformer，而keras-transformer依赖于keras-multi-head，keras-multi-head依赖于keras-self-attention，这样一重重依赖下去，改起来就相当头疼了。
所以，我决定重新写一个keras版的bert，争取在几个文件内把它完整地实现出来，减少这些依赖性，并且保留可以加载官方预训练权重的特性。
感谢CyberZHG大佬实现的keras-bert，本实现有不少地方参考了keras-bert的源码，在此衷心感谢大佬的无私奉献。
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