Collecting sentence-transformers 安装了如下这些包 MarkupSafe-2.1.3certifi-2023.5.7charset-normalizer-3.2.0click-8.1.5filelock-3.12.2fsspec-2023.6.0huggingface-hub-0.16.4idna-3.4jinja2-3.1.2joblib-1.3.1mpmath-1.3.0networkx-3.1nltk-3.8.1numpy-1.25.1pillow-10.0.0pyyaml-6.0regex-2023.6.3requests-2.3...
pip3installtorch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu 6、安装transformers 因为上面已经安装了pyTorch,所以此时可以安装transformers了 pipinstalltransformers 7、上述依赖环境安装完成,开始安装sentence-transformers 建议使用conda安装,使用pip安装不知道会有何问题 condainstall-c cond...
Found existing installation:torch1.3.1Uninstalling torch-1.3.1:Successfully uninstalled torch-1.3.1Successfully installed dataclasses-0.8torch-1.7.0torchaudio-0.7.0torchvision-0.8.1 二、安装transformers 点击此处可访问transformers官网,可查看其安装、使用、历史版本 若直接执行pip install transformers会报错如下: ...
安装 RUN pip install --no-cache-dir torch==2.1.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html RUN pip install transformers tqdm numpy scikit-learn scipy nltk sentencepiece huggingface-hub Pillow RUN pip install --no-deps sentence_transformers...
sentence-transformers的安装 pip install -i https://pypi.tuna./simple sentence-transformers sentence-transformers的使用方法 1、基础用法 (1)、如何使用已经训练好的Sentence Transformer模型来为另一个任务嵌入句子 # 首先下载一个预训练模型 from sentence_transformers import SentenceTransformer ...
已经安装但还显示Could not import sentence_transformers python package,0.前言 HFSSADK这个工具用户只需简单的选择天线类型、输入工作频点即可得到相应天线的尺寸与模型,进而自动生成HFSS工程并完成诸如边界条件、求解频率等所有HFSS中天
今天安装transformers的时候需要安装sentencepiece,但是总是报错。单独安装sentence piece也不行。 百度出来的方式是直接从PyPi下载wheel来安装。 我下载的是这个: sentencepiece-0.1.95-cp36-cp36m-manylinux2014_x86_64.whl 但是直接用pip install的话还会提示当前平台不支持: 这时候需要把manylinux2014改为linux sentenc...
然后进入包 sentence_transformers 中查找 SentenceTransformer 的定义,如下所示。 代码语言:javascript 复制 classSentenceTransformer(nn.Sequential):""" Loads or create a SentenceTransformer model,that can be used to map sentences/text to embeddings.:param model_name_or_path:If it is a filepath on dis...
self.client=sentence_transformers.SentenceTransformer(self.model_name,cache_folder=self.cache_folder,**self.model_kwargs) 然后进入包 sentence_transformers 中查找 SentenceTransformer 的定义,如下所示。 classSentenceTransformer(nn.Sequential):"""
然后进入包 sentence_transformers 中查找 SentenceTransformer 的定义,如下所示。 追溯一下变量,显然可以发现当程序开始执行 SentenceTransformer 类的初始化方法的时候,该方法的第 1 个参数 model_name_or_path 对应的值就是字符串 WhereIsAI/UAE-Large-V1。因此,(if model_name_or_path is not None and model...