defgenerate_(para):x=para[0]#模型的输入,即句子model=para[1]#未并行状态的模型device_id=para[2]#该模型和数据放置的显卡iddevice_id_tmp="cuda:"+str(device_id)ifmodel.module.device.index!=device_idorx.device.index!=model.module.device.index:model=copy.deepcopy(model.module)model.to(device_...
return_tensors='pt’表示返回值是 PyTorch 的 Tensor。 使用generate() 方法生成摘要:其中参数 max_length 限制了生成摘要的最大长度,early_stopping 表示生成过程是否可提前停止。generate() 方法的输出是摘要词语的 id。 最后一步,利用分词器解码得到最终的摘要文本:利用 tokenizer.decode() 函数,将词语 id 转换...
现在,我们可以使用加载好的BART模型来生成摘要了。generate方法会返回模型预测的文本序列的索引,我们需要使用tokenizer来将这些索引转换回可读的文本。 # 生成摘要 summary_ids = model.generate(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], num_beams=4, # 使用beam search生成更好的摘要 max...
model, tokenizer, max_chunk_size) inputs = tokenizer(first_level_summary, max_length=max_chunk_size, return_tensors="pt", truncation=True) summary_ids = model.generate( inputs["input_ids"], max_length=200, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=...
generate(inputs['input_ids'], num_beams=4, max_length=130, min_length=30, early_stopping=True) # 解码输出 summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True) print(summary) 在上述代码中,我们首先加载了预训练的BART模型和对应的分词器。然后,我们将输入文本进行编码,并通过模型...
推理过程也很简单，加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可以了，但是需要注意的是对源 (En) 和目标 (RO) 序列使用适当的分词器。总结 虽然在使用自然语言处理(NLP)时，标记化似乎是一个基本操作，但它是一个不应忽视的关键步骤。HuggingFace的出现可以方便的让我们使用，这使得我们很容易忘记标记化的...
# Generate the summary summary = summarizer(input_text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False) # Output the summarized text print(summary[0]['summary_text'])1.2.3.4.5.max_length：以词元的形式定义生成的总结的最大长度。min_length：设置总结的最小长度。这确保总结不会太简短。do_...
推理过程也很简单,加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可以了,但是需要注意的是对源 (En) 和目标 (RO) 序列使用适当的分词器。 总结 虽然在使用自然语言处理(NLP)时,标记化似乎是一个基本操作,但它是一个不应忽视的关键步骤。HuggingFace的出现可以方便的让我们使用,这使得我们很容易忘记标记化的基...
predict_with_generate=True, logging_steps=2, #setto1000forfulltraining save_steps=64, #setto500forfulltraining eval_steps=64, #setto8000forfulltraining warmup_steps=1, #setto2000forfulltraining max_steps=128, #deleteforfulltraining overwrite_output_dir=True, ...
# 输入文本input_text="The quick brown fox jumps over the lazy dog. This sentence is often used to demonstrate the use of fonts and typefaces."# 对输入文本进行处理inputs=tokenizer([input_text],max_length=1024,return_tensors="pt",truncation=True)# 生成摘要summary_ids=model.generate(inputs...