对于 transformers 库,你应该使用 AutoTokenizer 和AutoModel 而不是 autotokenizer 和automodel。 安装或更新 transformers 库:如果 transformers 库未安装或版本过旧,可能会导致问题。你可以通过以下命令安装或更新它: bash pip install transformers --upgrade 使用正确的导入语句:使用正确的类名进行导入,如下所示: ...
3. 使用 BertTokenizer 的替代方案:AutoTokenizer Hugging Face 推荐使用AutoTokenizer作为一个通用的接口,它可以根据你加载的预训练模型自动选择适配的Tokenizer。 代码示例: 代码语言:javascript 复制 from transformersimportAutoTokenizer # 自动加载适配的Tokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncase...
解决这个问题的方法非常简单,只需要确保你的环境中已经安装了llamatokenizer对应的PyTorch版本即可。你可以通过pip命令来安装,例如:pip install torch transformers。 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...
Error:Cannotimportname'llamaTokenizer'from'transformers' 这样,我们就可以正常导入llamaTokenizer了。 另外,我们还可以使用from transformers import LLAMATOKENIZER来解决这个问题。这样做后,即使transformers库中没有名为llamatokenizer的模块,我们也可以正常导入它。 fromtransformersimportLLAMATOKENIZER 使用这种方式时,我们需...
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: |- bert-base-chinese |-- 各种checkpoint文件 |- test.py 如果checkpoint文件只有tokenizer.json: ...
import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, 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BERT模型和tokenizer ...
fromtransformers.tokenization_bertimportBertTokenizer tokenizer= BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")print("词典大小:",tokenizer.vocab_size) text="hello world!I am Lisa."tokens=tokenizer.tokenize(text)print("分词结果:",tokens)
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') ...
│ 11 import transformers │ │ 12 from accelerate import infer_auto_device_map, init_empty_weights │ │ ❱ 13 from transformers import (AutoConfig, AutoModel, AutoModelForCausalLM, │ │ 14 │ │ │ │ │ │ AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, │ ...
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。