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一、功能
二、用法
1.导入BertConfig
2. 初始化默认配置
3.使用配置初始化模型
使用场景：
1.自定义小型BERT模型
2.加载预训练模型配置
从 Hugging Face 模型库加载 bert-base-uncased 的默认配置：
通过 BertConfig，你可以灵活定义 BERT 模型的架构，适应不同任务需求和硬件资源限制
BertConfig 是 Hugging Face Transformers 库中用于定义 BERT 模型结构的配置类，它允许你完全控制模型的超参数（如层数、注意力头数、隐藏层维度等）。
一、功能
1.定义模型架构：通过参数指定BERT模型的结构（如层数，注意力头等等）
2.加载预训练配置项：从已有模型（如bert-base-uncased）中读取默认配置项。
3.自定义配置：修改参数以适配硬件资源（如缩小模型尺寸）。
二、用法
1.导入BertConfig
from transformers import BertConfig, BertModel2. 初始化默认配置
直接创建BertConfig对象时，会使用BERT-base 的默认参数：
config = BertConfig()
print(config) # 查看所有配置参数3.使用配置初始化模型
model = BertModel(config) # 根据自定义配置创建新模型
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 作用 |
|---|---|---|---|
vocab_size | int | 30522 | 词表大小 |
hidden_size | int | 768 | 隐藏层维度 |
num_hidden_layers | int | 12 | Transformer 层数 |
num_attention_heads | int | 12 | 注意力头数 |
intermediate_size | int | 3072 | FFN 层中间维度 |
max_position_embeddings | int | 512 | 最大位置编码长度 |
hidden_act | str | "gelu" | 激活函数（如 "gelu", "relu"） |
使用场景：
1.自定义小型BERT模型
# 定义更小的模型配置
config = BertConfig(vocab_size=30522,hidden_size=256, # 隐藏层维度缩小到256num_hidden_layers=6, # 仅6层Transformernum_attention_heads=8, # 8个注意力头intermediate_size=1024, # FFN层中间维度缩小
)model = BertModel(config) # 初始化自定义模型
print(model) # 查看模型结构2.加载预训练模型配置
从 Hugging Face 模型库加载 bert-base-uncased 的默认配置：
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", config=config)