问from_config与from_pretrained在HuggingFace中的差异EN老肥近期参加Kaggle平台的比赛，因为比赛类型为Code ...
The PretrainedConfig class has a method for loading configs from_pretrained(). As the documentation states, the input can be either a string or a path to a config file: pretrained_model_name_or_path (:obj:`str` or :obj:`os.PathLike`): This can be either: - a string, the `model ...
class Config: def __init__(self): self.sovits_path = sovits_path self.gpt_path = gpt_path self.is_half = is_half self.cnhubert_path = cnhubert_path self.bert_path = bert_path self.pretrained_sovits_path = pretrained_sovits_path self.pretrained_gpt_path = pretrained_gpt_path self...
使用huggingface的from_pretrained()方法来加载模型和分词器需要模型的config.json文件,然后使用这个方法自动加载对应的模型和分词器。不同的模型和分词器类对应着不同的config.json文件,具体的模型对应具体的模型和分词器类。
from transformers import PretrainedConfig class MyCustomConfig(PretrainedConfig): model_type = 'my_custom_model' # 使用一个独特的名称 def __init__(self, **kwargs): super(MyCustomConfig, self).__init__(**kwargs) # 在这里添加你的自定义配置参数 # 使用你的自定义配置创建模型实例 config = ...
运行"config = RobertaConfig.from_pretrained( "/Absolute-path-to/BERTweet_base_transformers/config....
AutoModel from_pretrained()AutoModel from_pretrained()是Hugging Face Transformers库中的一个功能,它可以根据给定的模型名称自动下载和加载相应的预训练模型。以下是AutoModel from_pretrained()函数的参数: model_name:模型名称,可以是预训练模型的名称或自定义模型的名称。 cache_dir:缓存目录,用于存储下载的模型文...
PretrainedConfig 基类实现了一些通用方法,如从本地或者远程加载/保存一个 configuration 。每个派生的 config class 实现了模型的特定属性。所有 config class 的常见属性是:hidden_size、num_attention_heads、num_hidden_layers 。文本模型进一步实现了 vocab_size 属性。
注意都是找config!然后model_class = cls._get_model_class_from_config(pretrained_model_name_or_path, resolved_vocab_file)找到model_class。具体来说,也是取architectures,然后提前扫过MAPPING存了build-in的model class,然后遍历匹配一下找到想要的model_class. ...
现在,让我们一步一步地实现"pretrained_config_archive_map.keys"。 步骤1:导入必要的库 首先,我们需要导入必要的库,以便在代码中使用它们。在这个例子中,我们将使用transformers库。 fromtransformersimport* 1. 步骤2:加载预训练模型 接下来,我们需要加载预训练模型。transformers库提供了许多预训练模型,比如BERT、GPT...