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的目录。 2.cache_dir:可选参数,指定缓存目录的路径。如果提供,分词器将从这里加载预训练模型,而不是默认的缓存目录。 3....
该参数是必需的,必须提供正确的模型路径才能调用automodel.from_pretrained。 2. model_name:模型名称,指定要加载的预训练模型的名称。该参数用于在指定的模型路径下查找对应的模型文件。 3. pretrained_params:预训练模型参数,指定要从预训练模型中加载的参数。这些参数可以通过PaddlePaddle提供的API进行设置和调整。 4...
classmethod from_pretrained(embeddings, freeze=True, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 参数: embeddings(Tensor) -FloatTensor 包含嵌入的权重。第一个维度作为 num_embeddings 传递给嵌入,第二个维度作为 embedding_dim 传递给嵌入。 freeze(布尔值,可...
1. unet2dconditionmodel.from_pretrained 的功能 UNet2DConditionModel.from_pretrained 方法的主要功能是从指定的存储库或本地路径加载预训练的 2D 条件 U-Net 模型。U-Net 是一种常用的卷积神经网络架构,特别适用于图像分割任务。在 Diffusion 模型中,U-Net 常被用作去噪网络,用于从噪声图像中恢复出清晰的图像。
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件。如果未指定,将使用默认的缓存目录。 force_download:是否强制重新下载模型文件。默认为False,表示如果模型文件已经存在,则不会重新下载。
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 ...
Embedding模块from_pretrained加载预训练好的词向量Embedding 模块作⽤：将词的索引转化为词对应的词向量，需要我们设置的两个参数：词汇表的⼤⼩和词嵌⼊的维度。num_embeddings (int): size of the dictionary of embeddings embedding_dim (int): the size of each embedding vector >>> # an Embedding ...
从dtype的方法体可以看出,dtype在初始化pipeline的时候不需要特别去设置,只要pipeline包含module,就一定会返回一个数据类型。而module的初始数据类型则往往是from_pretrained方法来定义的:即pipeline.from_pretrained(torch_dtype=torch.float16/float32)。 2. 人工设置参数 ...
automodelforimageclassification.from_pretrained是一个用于图像分类的自动模型函数,可以用于创建基于预训练模型的图像分类器。该函数接受一个预训练模型名称或路径作为参数,并返回一个已经加载了相应预训练权重的模型实例。 3.2 参数说明 - model_name_or_path: 该参数可以是一个预训练模型的名称,也可以是指向已保存模...