我们可以使用 Huggingface 的 EncoderDecoderModel 对象来混合和匹配不同的预训练模型。它将通过调用 .from_encoder_decoder_pretrained() 方法指定编码器/解码器模型来处理添加所需的连接和权重。在下面的示例中，我们使用 BERT base 作为编码器和解码器。from transformers import EncoderDecoderModelbert2bert = Encoder...
evaluation_strategy="steps",per_device_train_batch_size=4,per_device_eval_batch_size=8,predict_with_generate=True,overwrite_output_dir=True,save_total_limit=3,fp16=True,)trainer=Seq2SeqTrainer(model=bert2bert,tokenizer=tokenizer,args=training_args,compute_metrics=compute_metrics,train_dataset=trai...
bert2bert = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained("bert-base-uncased", "bert-base-uncased") 由于BERT 模型不是为文本生成而设计的,所以我们需要做一些额外的配置。下一步是设置标记器并指定句首和句尾标记。 from t...
BERT 的 Tokenizer 先试下模型自带的 tokenizer。 #!pip install transformers[sentencepiece] from transformers import AutoTokenizer checkpoint = 'bert-base-uncased' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) print(tokenizer.vocab) print(f'The vocabulary size is {len(tokenizer.vocab)}') ## 词...
首先,编码器模型(例如,BERT、RoBERTa、FNet 等)学习如何从他们阅读的文本中创建固定大小的特征表示。这种表示可用于训练网络进行分类、翻译、摘要等。具有生成能力的基于解码器的模型(如 GPT 系列)。可以通过在顶部添加一个线性层(也称为“语言模型头”)来预测下一个标记。编码器-解码器模型(BART、Pegasus、MASS、....
Tokenizer 是将文本转换为模型可处理的格式的工具。Hugging Face Transformers 提供了多种 Tokenizer,支持不同的模型和语言。通过 Tokenizer,用户可以轻松地对文本进行编码和解码,准备输入数据和处理输出结果,使得数据处理变得更加高效。 from transformers import BertTokenizer ...
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 让我们创建一个称为“ CustomDataset”的通用类。 Class从我们的原始输入特征生成张量,并且Pytorch张量可以接受class的输出。 它期望具有上面定义的“ TITLE”,“ target_list”,max_len,并使用BERT toknizer.enco...
我们需要将句子转换为BERT输入格式,包括输入ID、注意力掩码等。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 将句子转换为BERT输入格式input_ids=[]attention_masks=[]forsentenceinsentences:encoded_dict=tokenizer.encode_plus(sentence,# 输入文本add_special_tokens=True,# 添加特殊[CLS]和[SEP...
如果我们开发的模型可以在没有放射科医生和编目员的任何干预的情况下加快医学图像解释和编目,这将有效地解决了这些问题。 用深度学习来解决这个问题! 图像和文本句子是序列信息,因此我们将在编码器-解码器等设置中使用像 LSTM 或 GRU 这样的 RNN(循环神经网络),并添加注意力机制来提高我们的模型性能。 当然使用...