目录 收起 BERT 的 Tokenizer Tokenizer 使用 最后一个例子 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...
BertTokenizer.from_pretrained是 Hugging Face's Transformers 库中的一个方法,用于从预训练模型中加载相应的分词器(tokenizer)。这个方法接受以下参数: 1.pretrained_model_name_or_path:预训练模型的名字或路径。这可以是一个模型名称(如 'bert-base-uncased'),一个模型文件的路径,或者一个包含模型配置和权重文件...
4. 返回标记化器:最后,该方法会返回已经初始化的Berttokenizer实例,以便于后续的自然语言处理任务中使用。 四、实现细节 1. 模型加载:from_pretrained方法会使用Python的pickle模块来加载预训练模型,该模块能够将二进制文件转换为Python对象,以便于后续的使用。 2. 参数初始化:在加载了预训练模型后,该方法会根据模型...
例如,加载中文预训练模型的分词器:tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')。 对文本进行编码:使用tokenizer的encode方法将文本转换为数字序列。例如:input_ids = tokenizer.encode('你好,世界!', add_special_tokens=True)。这里,add_special_tokens=True表示在序列的开头和结尾添加特殊标记,...
安装完成后,在代码中导入BertTokenizer:from transformers import BertTokenizer。 初始化Tokenizer 在导入BertTokenizer后,你需要实例化一个tokenizer对象。通常,我们会下载并加载预训练的BERT模型所对应的tokenizer。例如,加载中文BERT模型所对应的tokenizer:tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')...
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") 通过代码自己下载BERT模型很慢,我们可以将模型下载到本地,从本地进行加载。 1.下载预训练模型 下载...
from_pretrained('bert-base-uncased') 对文本进行分词 接下来,可以使用Tokenizer的tokenize方法对输入的文本进行分词。这将返回一个包含所有Token的列表。 tokens = tokenizer.tokenize('Hello, world!') 将分词结果转换为ID 最后,可以使用Tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将分词结果转换为Token ID序列。这将为...
If I try to lock a file that starts with the double quote, I get the same freeze experienced with from_pretrained(). By any chance did the format of the blob hashes change recently? Also, at least one other model has the same problem. I confirmed this with CLIPTokenizer. GT-KIM ...
from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') text = " This is a sample text. " cleaned_text = ' '.join(text.split()) encoded_input = tokenizer(cleaned_text, return_tensors='pt') decoded_output = tokenizer.decode(encode...
使用BERT Tokenizer进行分词的基本步骤如下: 1.导入库和模型:首先,需要导入相关的库和BERT预训练模型。 ``` import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` 2.分词:...