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 # BERT
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 ## 论文
 `Bidirectional Encoder Representation from Transformers`
 - https://browse.arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
@@ -12,7 +13,6 @@ BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一
 ## 推理
 ### Python版本推理
 本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
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 #### 下载镜像
 在光源中下载镜像： 
 ```python
@@ -49,18 +49,15 @@ python bert.py
 本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
 #### 下载镜像
 在光源中下载镜像： 
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 ```
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
 ```
 #### 构建工程
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 ```
 rbuild build -d depend
 ```
 #### 设置环境变量
 将依赖库依赖加入环境变量LD_LIBRARY_PATH，在~/.bashrc中添加如下语句：
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 ```
 export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_bert_ort>/depend/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
 ```
@@ -89,16 +86,17 @@ answer：tensorflow / pytorch
 question：What is ROCm built for?
 answer：scale
 ```
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 ## 应用场景
 ### 算法类别
 参考此分类方法（上传时请去除参考图片）：
 ![img](./doc/classes.png)
 `此处填算法类别`
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 ### 热点应用行业
 应用行业的填写需要做大量调研，从而为使用者提供专业、全面的推荐，除特殊算法，通常推荐数量>=3。
 
 ## 源码仓库及问题反馈
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 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/bert_ort
 
 ## 参考资料