Hugging Face 是一个构建在 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 等框架之上的上层库。在本例中,我们使用的是基于 PyTorch 的 transformers 库,因此需要安装 PyTorch 才能使用其功能。 从transformers 中导入 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 类 另起一行,输入以下代码并运行 from transformers import AutoTokenizer, Auto...
首先引入transformers和datasets,并且一个tokenizer对应于一个预训练模型,bert模型可以编码一个或者两个句子,sents[0]表示第一个句子,sents[1]表示第二个句子 out = tokenizer.encode( text=sents[0], text_pair=sents[1], 句子长度大于max_length时,截断 truncation=True, 字数不够时补pad到max_length长度 paddi...
"encoded_sequence_a = tokenizer(sequence_a)["input_ids"] encoded_sequence_b = tokenizer(sequence_b)["input_ids"]len(encoded_sequence_a),len(encoded_sequence_b)# (11, 21)padded_sequences = tokenizer([sequence_a, sequence_b], padding=True)# 看作两个独立的句子处理print(padded_sequences)...
import osdefpreprocess_function(sample, padding="max_length"):# created prompted input inputs = [prompt_template.format(input=item) for item in sample[text_column]]# tokenize inputs model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=tokenizer.model_max_length, padding=padding, truncation=True...
dataset=load_dataset("rotten_tomatoes")# 定义处理dataset的functiondeftokenize_dataset(dataset):returntokenizer(dataset["text"])# map应用于整个datasetdataset=dataset.map(tokenize_dataset,batched=True)# 构建examples(根据dataset)fromtransformersimportDataCollatorWithPadding ...
labels = tokenizer(text_target=sample[summary_column], max_length=max_target_length, padding=padding, truncation=True) # If we are padding here, replace all tokenizer.pad_token_id in the labels by -100 when we want to ignore # padding in the loss. ifpadding =="max_length": labels["in...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("./Robert")model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./robert",num_labels=13) 其中“./robert” 即是上方笔者从hugging face 网站上下载的模型和配置文件保存在了./robert 文件夹下。 本地模型文件夹 ...
如前文 Hugging face Transformers(2)—— Pipeline 3.2 节所述,可以用AutoTokenizer自动类,从模型地址直接识别、创建并初始化所需的 tokenizer 对象。这里我们还是使用前文的中文情感分类模型的 tokenizer # AutoTokenizer 包可以根据传入的参数(如模型名)自动判断所需的 tokenizer ...
2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。 3. 简单的微调:Hugging Face 库包含用于微调数据集上预训练模型的工具,与从头开始训练模型相比,可以节省时间和精力。 4. 活跃的社区:Hugging Face 图书馆拥有庞大而活跃的用户社区,这意...
tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory) model.save_pretrained(pt_save_directory) 如果要加载之前保存的模型,可以使用AutoModel 类的 from_pretrained 函数加载它。 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./model") 总结 在...