现在我们有了 input_ids,我们可以使用分词器的 convert_ids_to_tokens() 方法将它们转换回原始字符: tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(encoded_text.input_ids) print(tokens) ['[CLS]', 'token', '##izing', 'text', 'is', 'a', 'core', 'task', 'of', 'nl', '##p', '.', '[...
input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor) -> torch.FloatTensor: top_k = min(self.top_k, scores.size(-1)) # Safety check # Remove all tokens with a probability less than the last token of the top-k indices_to_remove = scores < torch.topk(scores, top_k)[0][..., ...
--- title: "数据类型转换的优先顺序" output: html_document date: "2023-03-08" --- R语言中...
inputs = tokenizer(text, return_tensors="np") decoder_start_token = tokenizer.pad_token_id decoder_input_ids = np.full((1, 1), decoder_start_token, dtype=np.int64) inputs["input_ids"] = inputs["input_ids"].astype(np.int64) inputs["attention_mask"] = inputs["attention_mask"]...
7. 一个虚拟的输入 (pseudo input)。这个输入是为了避免 TensorFlow 的 decoder 和 FasterTransformerDecoder 发生并行,因为我们发现并行执行时,Decoder 中的 memory 可能会被污染。实际应用的时候可以将这个输入拿掉。 Decoder 会提供以下的输出: 1. Masked multi-head attention 新的结果 ...
decode(output_ids)) 输出: <pad> Ich will ein Auto kaufen .generate() 接口做了很多事情。首先,它将 input_ids 传递给编码器。然后,它将一个预定义的标记连同已编码的 input_ids一起传递给解码器 (在使用 MarianMTModel 的情况下,该预定义标记为 )。接着,它使用波束搜索解码机制根据最新的解码器...
encoded_text = tokenizer.batch_encode_plus(input_text)["input_ids"] #解码文本 decoded_text = tokenizer.batch_decoder(encoded_text) 第三部分:tokenizer.batch_decoder的实际应用场景 1.文本生成任务 tokenizer.batch_decoder可以应用于各种文本生成任务,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。将已编码文本解码为原...
输入转换成对应的embedding表示self.decoder_inputs_embedded=tf.nn.embedding_lookup(params=self.decode_embedding,ids=self.train_decoder_inputs)# 构建处理Decoder输入的全连接层decoder_input_layer=Dense(self.hidden_units,dtype=self.data_type,name='decoder_input_projection')# embedding数据过一遍全连接网络...
究其原因，是在于预训练阶段和下游任务阶段的差异。 BART这篇文章提出的是一种符合生成任务的预训练方法...
(self,inputs,state):"""Gated recurrent unit (GRU) with nunits cells."""ifself._gate_linear isNone:bias_ones=self._bias_initializerifself._bias_initializer isNone:bias_ones=init_ops.constant_initializer(1.0,dtype=inputs.dtype)with vs.variable_scope("gates"):# Reset gate and update gate...