Package: bert4keras3
# bert4keras3
## 背景
bert4keras是我最喜欢的库之一，但在现在来说其后端tf1.15显得有点落后，因此本库目的在实现对其的升级## 目的
兼容tf.keras keras2.3.1+tf1.15-tf2.2 以及keras3及其对应后端
目前已经成功实现了bert4keras所支持的所有预训练模型的兼容
bert4keras实现的优化器目前暂时不做兼容，除开优化器部分外，如何使用请参考bert4keras的example，本仓库的example只提供了如何把模型load出来的测试## 版本keras3的相关后端，请参考keras官方的版本要求
keras2的版本建议是tf1.15-tf2.2+keras2.3.1或tf.keras
即使你不使用tf作为后端，也要安装一个tf的cpu版本
## 功能
初始版本与bert4keras基本相同，可以参考https://github.com/bojone/bert4keras
但需要注意的是，如果bert4keras的example中必须要要tf.keras的，在本库中依然需要
如果你需要使用tf之外的其他后端，需要修改bert4keras中的tf api
由于优化器部分维护工作量过大，本库放弃了对器优化器的维护。并且以后如果推出优化器功能，只keras3版本
目前keras3支持原生梯度累积、ema，AdamW等，如果需要什么keras不支持的功能欢迎提issue
除此之外重计算/gradient_checkpoint功能目前依然不支持keras3## 如何实现多版本兼容如果你只是想兼容torch、tf和jax，那么我建议你使用纯keras的api实现o，参考keras.i。对于精细的算子可以使用keras.ops,如果keras实在没有算子，那你只能提供一个api的三后端实现了
如果你想兼容keras2和tf.api，因为在keras3中增加了ops系列并且删除了绝大部分keras.backend中的算子操作。因此如果你需要兼容tf2是有一定困难的。
为了解决这个问题，bert4keras3.ops手动对齐了keras3中的ops，api。所以如果你想要兼容keras2和tf.keras，那么在编写代码时请from bert4keras3 import ops，在keras2中使用的是我们对齐的api，而在keras3中使用的是keras.ops。通过这种方法，你可以很容易地实现更好的兼容性## 权重目前支持加载的权重：
- <strong>Google原版bert</strong>:https://github.com/google-research/bert- <strong>brightmart版roberta</strong>:https://github.com/brightmart/roberta_zh- <strong>哈工大版roberta</strong>:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm- <strong>Google原版albert</strong><sup><a href=”https://github.com/bojone/bert4keras/issues/29#issuecomment-552188981”>[例子]</a></sup>:https://github.com/google-research/ALBERT- <strong>brightmart版albert</strong>:https://github.com/brightmart/albert_zh- <strong>转换后的albert</strong>:https://github.com/bojone/albert_zh- <strong>华为的NEZHA</strong>:https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/NEZHA-TensorFlow- <strong>华为的NEZHA-GEN</strong>:https://github.com/huawei-noah/Pretrained-Language-Model/tree/master/NEZHA-Gen-TensorFlow- <strong>苏神自研语言模型</strong>:https://github.com/ZhuiyiTechnology/pretrained-models- <strong>T5模型</strong>:https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer- <strong>GPT_OpenAI</strong>:https://github.com/bojone/CDial-GPT-tf- <strong>GPT2_ML</strong>:https://github.com/imcaspar/gpt2-ml- <strong>Google原版ELECTRA</strong>:https://github.com/google-research/electra- <strong>哈工大版ELECTRA</strong>:https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA- <strong>CLUE版ELECTRA</strong>:https://github.com/CLUEbenchmark/ELECTRA- <strong>LaBSE（多国语言BERT）</strong>:https://github.com/bojone/labse- <strong>Chinese-GEN项目下的模型</strong>:https://github.com/bojone/chinese-gen- <strong>T5.1.1</strong>:https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer/blob/master/released_checkpoints.md#t511- <strong>Multilingual T5</strong>:https://github.com/google-research/multilingual-t5/- <strong>GAU-ALPHA</strong>:https://github.com/ZhuiyiTechnology/GAU-alpha<strong>注意事项</strong>
- 注1：brightmart版albert的开源时间早于Google版albert，这导致早期brightmart版albert的权重与Google版的不完全一致，换言之两者不能直接相互替换。为了减少代码冗余，bert4keras的0.2.4及后续版本均只支持加载<u>Google版</u>以brightmart版中<u>带Google字眼</u>的权重。如果要加载早期版本的权重，请用<a href=”https://github.com/bojone/bert4keras/releases/tag/v0.2.3”>0.2.3版本</a>，或者考虑作者转换过的<a href=”https://github.com/bojone/albert_zh”>albert_zh</a>。
- 注2：下载下来的ELECTRA权重，如果没有json配置文件的话，参考<a href=”https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA/issues/3”>这里</a>自己改一个（需要加上`type_vocab_size`字段）。
## 2023.12.30发布bert4keras3的第一个版本
对bert4keras除优化器部分外的升级，实现对tf1.15-tf2.14，jax，torch的多后端兼容