尝试重新加载'gpt2' tokenizer: 在解决了可能的目录冲突后,尝试重新加载 tokenizer。这通常涉及到使用 Hugging Face 的 transformers 库。确保你已经安装了该库,然后可以使用以下代码来加载 tokenizer: python from transformers import GPT2Tokenizer try: tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') print("...
gpt2英文版本,gpt2 at main (hf-mirror.com) 三、工具 transformers 3.5.1,run_clm.py 不使用3.5之前的版本,和其他包有冲突。 四、参数设置 train_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.train.txt #上述路径下载的wikitext-2-raw文件,并更换后缀名为txt eval_data_file=path/gpt2/data/wiki...
2.加载模型 import torch from transformers import BertForQuestionAnswering from transformers import BertTokenizer model_path = r"F:\deeplearnData\easyQA\bert_model" model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_path) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path) ...编辑...
from transformers import GPT2Tokenizer from neuron_explainer.file_utils import copy_to_local_cache from neuron_explainer.scripts.download_from_hf import get_hf_model # === Expand Down Expand Up @@ -105,7 +105,7 @@ def create_hf_test_data( "-dir", "--savedir", type=str, default=...
总的来说,imporror: cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers'的错误是由于缺少了llamatokenizer模块导致的。解决这个问题非常简单,只需安装对应的PyTorch版本即可。 在Python编程中,我们经常需要对字符串进行操作。例如,我们可以使用字符串的len()函数来获取字符串的长度,代码如下: ...
今天我们要讨论一个常见的问题,特别是在使用Hugging Face Transformers库进行自然语言处理(NLP)任务时可能会遇到的错误:ImportError: cannot import name 'BertTokenizer' from 'transformers'。这个错误常见于尝试导入BertTokenizer时,本文将带你详细探讨这个问题的成因及其解决方法。让我们一起解决这个困扰你开发的棘手问题...
在编程世界中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中,有一种错误常常让程序员们感到困惑,那就是 "cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers'"。这个错误的出现,通常是由于在使用 Python 时,我们试图导入一个名为 'llamatokenizer' 的模块,但是这个模块并不存在于 Python 的 'transformers' 包中。
我们使用huggingface的from_pretrained()函数加载模型和tokenizer,那么加载这些需要什么文件? 加载模型 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoModelForMaskedLM model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) ...
I have these updated packages versions: tqdm-4.65.0 transformers-4.27.4 I am running this code: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel I am obtaining this erros: ImportError: cannot import name 'ObjectWrapper' from 'tqdm.utils' (/Users/anitasancho/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-pa...
常用的subword分词算法有如下图三种,其中BERT使用的是WordPiece,而GPT-2使用的则是BPE算法的变种,能够更好的解决混编语言的问题。这三种算法的区别可自行查阅下表。如果你想知道huggingface支持哪些模型,以及如何调用这些模型,可用参考这里 huggingface的transform库包含三个核心的类:configuration,models 和tokenizer 。之前...