去到这个文件,主要看下其的from_pretrained()方法: @classmethod deffrom_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path:Optional[Union[str, os.PathLike]], *model_args, **kwargs):r""" Instantiate a pretrained pytorch model from a pre-trained model configuration. The model is set in evaluation mo...
pretrained_model_name为模型的预训练权重,字符串类型,包含文件名及缓存目录,比如“bert-base-uncased”,即BERT的bert-base-uncased模型。 **kwargs参数有下列选项: map_location:将模型中的变量与已经存储在本地的变量进行匹配; cache_dir:将模型存储在本地的缓存目录; from_tf:将TensorFlow模型加载到PyTorch中; ...
把下载下来的参数文件放在项目下,然后写代码开始测试: import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer pretrained_path = 'bert-base-uncased' # 从文件夹中加载bert模型 model = BertModel.from_pretrained(pretrained_path) #从bert目录中加载词典 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(...
# 需要导入模块: from pytorch_transformers import BertModel [as 别名]# 或者: from pytorch_transformers.BertModel importfrom_pretrained[as 别名]def__init__(self, token_makers, num_classes, pretrained_model_name=None, dropout=0.2):super(BertForSeqCls, self).__init__(token_makers) self.use_py...
这段代码首先从transformers库中导入BertModel类,然后使用from_pretrained方法加载预训练的BERT模型。 总结 通过以上步骤,你应该能够解决“from pytorch_pretrained import BertModel 报错”的问题。这个过程包括检查Python版本、安装PyTorch和transformers库,以及正确导入BertModel。希望这篇文章能帮助你顺利地开始使用BERT模型。
1、代码逻辑：优秀的代码逻辑结构可以有效减少渲染页面使用的内存和速度（比如虚拟DOM），此方面不在本文...
三、from_pretrain from_pretrain函数有很多个地方用比如AutoConfig、BertConfig,这个函数继承PretrainedConfig,在PretrainedConfig类中,在这里我们可以看到from_pretrain以@classmethod装饰器的方法实现,所以我们能够使用AutoConfig.from_pretrain()直接进行初始化,同上面的model模型类似。
config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased') config_model = BertForMaskedLM(config) config_model.eval() with torch.no_grad(): config_outputs = config_model(input_ids, masked_lm_labels=input_ids) config_loss = config_outputs[0] print(config_loss.item()) pretrained_model = Be...
from transformers import * tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('allenai/scibert_scivocab_uncased') model = AutoModel.from_pretrained('allenai/scibert_scivocab_uncased') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('allenai/scibert_scivocab_cased') model = AutoModel.from_pretrained('allenai/sciber...
from_pretrained('base-base-chinese') 找到源码文件:modeling_bert.py: 代码语言:javascript 复制 class BertModel(BertPreTrainedModel): 会继承BertPreTrainedModel, 代码语言:javascript 复制 class BertPreTrainedModel(PreTrainedModel): 而BertPreTrainedModel继承PreTrainedModel, 代码语言:javascript 复制 from ......