fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') 找到源码文件:modeling_bert.py: classBertModel(BertPreTrainedModel): 会继承BertPreTrainedModel, classBertPreTrainedModel(PreTrained
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained('base...
例如,如果你的模型文件名为bert-base-uncased,并且存放在/path/to/models目录下,那么你需要提供完整的路径/path/to/models/bert-base-uncased给from_pretrained方法。 2. 导入所需的库或模块 你需要导入transformers库中的相应模型类。以BERT为例,可以这样做: python from transformers import BertModel, Bert...
from transformers import BertTokenizer, BertForPreTraining, AdamW # 设置随机种子 seed_value = 42 torch.manual_seed(seed_value) torch.cuda.manual_seed_all(seed_value) # 如果使用GPU,则还需要设置这个 # 初始化 tokenizer 和模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model =...
from transformers import BertConfig from transformers import BertForSequenceClassification config = BertConfig( vocab_size=tokenizer.vocab_size, hidden_size=512, num_hidden_layers=6, num_attention_heads=8, intermediate_size=2048, max_position_embeddings=512, ...
The two different methods for instantiating a model produce different losses. `from pytorch_transformers import BertForMaskedLM, BertConfig, BertTokenizer import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Hello, my dog is cute"))...
Hugging Face Transformers是一个强大的Python库,它包含了大量预训练的模型和工具,可用于自然语言处理任务。其中,AutoConfig、AutoTokenizer和AutoModel from_pretrained()是三个非常实用的功能。以下是它们的参数详解: AutoConfigAutoConfig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获取模型的...
from transformers import BertTokenizer, BertConfig, AutoTokenizer BertConfig.from_pretrained("bert-base-cased").save_pretrained(".") BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased").save_pretrained(".") AutoTokenizer.from_pretrained(".") # works ...
使用from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。 加载tokenizer 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) 文件目录结构:
from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = tf.constant(tokenizer.encode("Hello, my dog is cute"))[None, :] # Batch size 1 ...