face_encoding_to_check:待进行对比的单张人脸编码数据 tolerance=0.6:两张脸之间有多少距离才算匹配。该值越小对比越严格,0.6是典型的最佳值 返回值:一个 True或者False值的列表,该表指示了known_face_encodings列表的每个成员的匹配结果。 【注意安装库事项】 关于安装的问题 机器环境:win10/64位;Anaconda2020.2(...
使用BERT模型最简单的方法之一是使用Hugging Face Transformers:一个基于PyTorch和TensorFlow的最先进的NLP库。 他们的model hub,目前提供了7500多个预训练的各种NLP任务和语言的模型。这样,你几乎总能找到与你的特定目标相对应的模型。 每个模型都可以在你自己的数据集上使用hug Face transformer库提供的简单方法进行微调。
接下来使用 Hugging Face的AutoTokenizer 类加载 BERT Tokenizer。 本文实际上加载 DistilBERT 作为 快速替代方案,如果需要加载 BERT,代码基本是相同的(即将 distilbert-base-uncased 替换为 Bert-base-uncased)。 DistilBERT 是一种小型、快速、廉价和轻量级的 Transformer 模型,通过蒸馏 BERT 基础进行训练。 根据 GLUE...
在代码中加载模型。加载模型前需要先导入必要的库和模块,例如transformers库和torch库。然后使用transformers库中的BertModel和BertTokenizer类来加载模型和分词器。例如: from transformers import BertModel, BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/path/to/bert-base-chinese') model = BertModel.fro...
BERT的全称是来自Transformers的双向编码器表示,这是一种语言处理模型,最初发布时通过了解上下文中的单词,提高NLP的先进水平,大大超越了之前的模型。事实证明,BERT的双向性(同时读取特定单词的左右上下文)在情绪分析等用例中特别有价值。 在这篇讲解全面的文章中,您将学会如何使用Hugging Face Transformers库为您自己的情...
Hugging face提供的transformers库主要用于预训练模型的载入,需要载入三个基本对象 fromtransformersimportBertConfigfromtransformersimportBertModelfromtransformersimportBertTokenizer BertConfig是该库中模型配置的class。 BertModel模型的class(还有其它的继承BertPreTrainedModel的派生类,对应不同的Bert任务,BertForNextSentencePre...
1、数据预处理步骤 下载数据集后,我们需要对文本数据进行预处理,以便于模型的训练。预处理包括将文本转换为模型可以接受的输入格式。通常,我们使用 Tokenizer 对文本进行编码,并进行填充(padding)和截断(truncation)。 以下代码展示了如何使用 BERT Tokenizer 对数据集进行预处理: ...
Transformers是由Hugging Face开发的一个NLP包,支持加载目前绝大部分的预训练模型。随着BERT、GPT等大规模语言模型的兴起,越来越多的公司和研究者采用Transformers库来构建NLP应用,因此熟悉Transformers库的使用方法很有必要(最近也是看了Decision Transformer的相关代码,使用了Hugging Face的相关内容,因此在这里系统的看一下...
首先我们需要一个可以看懂评论且给评论打分的模型，这个例子选用的是利用数据集 IMDb 微调 DistilBERT，微调后的模型可以预测一个电影的评论是正面的还是负面的且给出评分（五分满分）。当然大家可以根据各自的需求找到不同的数据集来 Finetune 模型，也可以使用不同的基础模型，Hugging Face 上提供了很多可选项。本...
再介绍一下我们使用的预训练模型: 也是可以直接从huggingface上搜索: 代码语言:javascript 复制 hfl/chinese-macbert-base 稍微介绍一下这个模型: 代码语言:javascript 复制 MacBERT 是一种改进的BERT,采用新颖的MLM作为校正预训练任务,从而减少了预训练和微调之间的差异。