labels,26window_size=6,27max_len=10)28print(data)在没有使用滑动窗口处理前，此时samples的输出结果...
复制 tokenized=batch_1[0].apply((lambda x:tokenizer.encode(x,add_special_tokens=True)))max_len=0foriintokenized.values:iflen(i)>max_len:max_len=len(i)padded=np.array([i+[0]*(max_len-len(i))foriintokenized.values])attention_mask=np.where(padded!=0,1,0) 因为上述生成的padded模型无...
MAX_LEN = 128 --> 训练一个 epoch 需要 5:28 MAX_LEN = 64 --> 训练一个 epoch 需要 2:57。 现在我们准备好执行真正的 tokenization 了。tokenizer.encode_plus函数为我们结合了多个步骤。 将句子分割成token。 添加特殊的[CLS]和[SEP]标记。 将这些标记映射到它们的ID上。 把所有的句子都垫上或截断...
这时候可能会导致我们的训练样本的总长度len(input_ids)大于或者小于我们的需要的训练样本长度max_seq_length。 如果len(input_ids) > max_seq_length, 具体的做法是分别删除比较长的一个句子中的头(50%)或尾(50%)的token 代码语言:txt AI代码解释 def truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_num_to...
[] # 每一条数据都有一个对应的标签,对应也存储起来,和inpu_ids一 一对应起来,行称data-target maxlen = 30 # 标题一般都很短,长度设置为30即可覆盖99% with open("news_title_dataset.csv", encoding='utf-8') as f: for i, line in tqdm(enumerate(f)): title, y = line.strip().split('\...
# 超参数 EPOCHS = 10 # 训练的轮数 BATCH_SIZE = 8 # 批大小 MAX_LEN = 300 # 文本最大长度 LR = 1e-5 # 学习率 WARMUP_STEPS = 100 # 热身步骤 T_TOTAL = 1000 # 总步骤 In [ ] # 调用bert模型用的tokenizer tokenizer = ppnlp.transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chine...
[batch_size, max_len, hidden_size] --》 [batch_size, 1, max_len, hidden_size] AI检测代码解析 out = hidden_out.last_hidden_state.unsqueeze(1) # shape [batch_size, 1, max_len, hidden_size] 1. 模型选择2: 图4 模型结构图2
import paddle from paddle.io import Dataset import numpy as np class PoemData(Dataset): """ 构造诗歌数据集,继承paddle.io.Dataset Parameters: poems (list): 诗歌数据列表,每一个元素为一首诗歌,诗歌未经编码 max_len: 接收诗歌的最大长度 """ def __init__(self, poems, tokenizer, max_len=128...
max_position_embeddings=512,#最大位置编码,必须大于等于max_seq_len dropout_prob=0.1): 功能:在token embedding的基础上,增加segment embedding和position embedding。 输入: input_tensor:float,[batch_size, seq_length, embedding_size]. use_token_type:布尔,是否添加‘token_type_ids’的embedding ...
使用bert-base-chinese进行微调(微调时固定了max_len=512)得到.pt,使用pt转onnx可以转成功,且可以通过np.testing.assert_allclose(torch_out, ort_outs[0], rtol=1e-01, atol=1e-5)精度测试。 但后续使用onnx转换后的om进行离线推理发现精度相差很大。