deep-learning - 分類タスクのための Bert の Pytorch 実装の例である run_classifer.py の使用方法は?

Question

微調整されたbert pytorchモデルを分類(CoLa)タスクに使用するにはどうすればよいですか?

--do_predictに引数が表示されません/examples/run_classifier.py。

ただし、--do_predictBert の元の実装には存在します。

微調整されたモデルは BERT_OUTPUT_DIR に として保存されますがpytorch_model.bin、コマンド ラインから簡単に再利用する方法はありますか?

https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERTからの Pytorch 実装の使用

コードを実行するために使用しているコマンドは次のとおりです。

python run_classifier.py \
  --task_name CoLA \
  --do_train \
  --do_eval \
  --do_lower_case \
  --data_dir ./split/ \
  --bert_model bert-base-uncased \
  --max_seq_length 128 \
  --train_batch_size 32 \
  --learning_rate 2e-5 \
  --num_train_epochs 3.0 \