如果不加-l列表参数,该脚本会用requests库实际下载这些文件,但还没有代理或者断点续传之类的功能,适合在网络条件较好的情况下使用。如图, 例如,针对模型hfl/chinese-bert-wwm,下载结果保存为: 2 打开from_pretrained的黑盒 如前所述,transformers的三个核心抽象类是Config, Tokenizer和Model,这些类根据模型种类的不同...
参数详解 torch.nn.Embedding.from_pretrained(embeddings, freeze=True, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) embeddings: 包含嵌入权重的FloatTensor,第一个维度为num_embeddings,第二个维度为embedding_dim freeze:若为True,表示训练过程不更新,默认为True,...
2. 人工设置参数 经常玩pipeline的朋友可能会手动设置pipeline中的模块,即在pipeline.from_pretrained的时候对模块进行手动赋值,但是这种做法就带来了一个问题,有可能导致pipeline中的数据类型不统一,因此我觉得一个比较好的做法是在参数列表中显式指定torch_dtype或者在初始化结束之后添加to(dtype)。
from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float16") >>> input_features = tokenizer("你好!请自我介绍一下。", return_tensors="pd") >>> outputs = model.generate(**input_features, max_length=128) >>> print(tokenizer.batch_decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ['我是一个AI...
在PyTorch中,`to()`和`copy_()`等函数都允许显式的`non_blocking`参数,这允许在不需要同步时调用方可以绕过同步。设置`non_blocking=True`让我们模拟这个场景。 这种方式效率不高。注意到当列表中的其余部分还在计算时,我们可能就已经开始将`y`的部分复制到CPU了。例如,当计算一个小批量的(反传)梯度时。某些...
>>> from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B") >>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float16") >>> input_features = tokenizer("你好!请自我介绍一下。", retu...
spanning modalities and languages. The goal is to have" + " pretrained models that can jointly learn representations to support a broad range of downstream" + " AI tasks, much in the way humans do today. Over the past five years, we have achieved huma...
训练batch是由PyTorch DataLoader类自动创建的,该类使用默认的校对函数将样本列表组合成batch。核对功能负责获取单个数据样本的列表,并将其合并到一个batch中,以便模型在训练过程中高效处理。 然而,指令微调的batch处理过程有点复杂,需要我们创建自己的自定义校对函数,稍后我们将插入数据加载器。我们实现了这个自定义校对函...
* batch_size:每次输入模型的图像数量。该参数值越大,要求GPU的内存容量越大。 ``` # Importing a pretrained PyTorch model from TIAToolbox predictor = PatchPredictor(pretrained_model='resnet18-kather100k', batch_size=32) # Users can load any PyTorch model architecture instead using the following s...