tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased",cache_dir='D:\\temp\\huggingface\\chen\\datasets') example = "My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn也就是布鲁克林, Héllò hôw are ü? " # 这里用bertnormalizer,它自动配好了几个参数 tokenizer.normalizer = ...
# 将配置信息加载到config当中 config = BertConfig() #以config为配置对象创建模型(不引入权重) model = BertModel(config) 若要加载已经训练过的模型,我们可以使用from_pretrained() 方法: from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased") 观察一下config文件中的内容:...
fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification model=AutoModelForSequenceClassifcation.from_pretrained("bert-base-cased",num_labels=5) 你会看到一个warning,是关于一些预训练的权重没有被用到,并且一些权重被随机初始化了。别担心,这很正常。预训练的Bert Head被丢弃了,并被替换成了一个随机初始化的分类...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")encoded_input=tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle and quick to anger.")print(encoded_input){'input_ids':[101,2079,2025,19960,10362,1999,1996,3821,1997,16657,1010,2005,2027,2024,11259,1998,4248,2...
# 具体代码见 https://huggingface.co/transformers/task_summary.html 下面说几个关键点 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(r"./bert-base-cased-finetuned-mrpc/") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pre...
4. 优化器：选择优化算法，影响训练过程的稳定性和效率。5. 损失函数：定义目标函数，指导模型优化过程。以英语影评数据集为例，加载预训练模型bert-base-cased的tokenizer，进行文本 tokenize。最大长度设为300，同时使用data_collector为DataCollatorWithPadding。加载分类模型，输出类别为2。设置compute_...
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", return_dict=True) + model = accelerator.prepare(model) optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr) - model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model, ...
下面两行代码会创建BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 代码语言:javascript 复制 >>>from transformersimportBertTokenizer>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') ...
标识符(如上面的'bert-base-cased')可以用来指定加载 Model Hub 中的任何兼容 BERT 架构的模型。目前可用的 BERT 权重在这里查看。 保存方法 保存一个模型与加载模型同样简单,使用save_pretrained()方法: model.save_pretrained("directory_on_my_computer") ...
下面两行代码会创建 BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。 >>> from transformers import BertTokenizer>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用...