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....
一、参数概述 automodel.from_pretrained函数接受一系列可选参数,用于控制模型的加载和初始化过程。这些参数包括但不限于模型路径、数据增强、模型保存等。通过合理设置这些参数,可以更好地适应不同的应用场景。 二、常用参数详解 1. model_path:模型路径,指定要加载的预训练模型的路径。该参数是必需的,必须提供正确的...
print(tokenizer) 上述代码将自动下载并加载’bert-base-uncased’模型的分词器,并打印输出。 AutoModel from_pretrained()AutoModel from_pretrained()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下载和加载相应的预训练模型。以下是AutoModel from_pretrained()函数的参数: model_name:模型...
看一个程序 #include <iostream> using namespace std; class A { public: virtual void Fun(int...
max_length=5，max_length指定标记化文本**的长度。默认情况下，BERT执行单词片段标记化。例如，单词“...
`AutoModelForCausalLM.from_pretrained` 是 Hugging Face 的 Transformers 库中的一个类方法,用于从预训练模型中实例化一个因果语言模型。这个方法的主要参数是 `model_name_or_path`,它指定了预训练模型的位置或名称。此外,还有一些可选参数可以进行配置,例如: - `trust_remote_code`:默认为 True,表示信任远程...