在Hugging Face中,config.json文件是用于配置预训练模型参数的文件。这个文件通常包含了模型的架构、超参数和其他模型配置信息。它是一个JSON格式的文件,可以在加载模型时用来初始化模型的配置。 在加载模型时,from_pretrained()方法通常会自动加载相应的config.json文件。例如,BertForSequenceClassification.from_pretrained(...
tokenizer.json和config是分词的配置文件,根据vocab信息和你的设置更新,里面把vocab都按顺序做了索引,将来可以根据编码生成one-hot向量,然后跟embeding训练的矩阵相乘,就可以得到该字符的向量。下图是tokenizer.json内容。 from transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( model_args.token...
config.json 782.0B pytorch_model.bin 445.4MB special_tokens_map.json 202.0B spiece.model 779.3KB tokenizer_config.json 2.0B 1. 2. 3. 4. 5. 6. 但是这种方法有时也会不可用。如果您可以将Transformers预训练模型上传到迅雷等网盘的话,请在评论区告知,我会添加在此博客中,并为您添加博客友链。 通过...
map_location=torch.device('cpu'))# 创建模型实例并加载权重model=timm.create_model("eva_giant_patc...
从huggingface仓库中下载模型对应的config.json文件,按照下列方式传入参数 importjsonimporttimm path2cfg =r'path\to\config.json'path2mdl =r'path\to\model.safetensors'withopen(path2cfg,"r", encoding="utf-8")asreader: text = reader.read() ...
from huggingface_hub import upload_file upload_file( "<path_to_file>/config.json", # 本地文件地址 path_in_repo="config.json", repo_id="<namespace>/dummy-model", # 远程仓库名称 ) 上面的代码会将<path_to_file>路径下的config.json文件上传到dummy-model仓库中,该方法还包括参数: ...
模型导出时将生成`config.json`和`pytorch_model.bin`参数文件。前者就是1中的配置文件,这和我们的直觉相同,即config和model应该是紧密联系在一起的两个类。后者其实和torch.save()存储得到的文件是相同的,这是因为Model都直接或者间接继承了Pytorch的Module类。从这里可以看出,HuggingFace在实现时很好地尊重了Pytorch...
HuggingFace的强制Config分离,使得代码更加清晰,save_pretrained的时候可以保存一个config.json,from_pretrained可以根据config来创建一个完全一样的模型出来,然后加载pytorch_model.bin里的state_dict的值。这样加载起来的模型超参数,参数和保存时就完全一致了。这就避免了你原来自己写代码时保存模型,保存的参数和模型的超...
model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin Tokenizer transformer模型使用的分词方法,往往不是直接的word-level分词或者char-level分词。 前者会让词表过大,后者则表示能力很低。 因此主流的方式是进行subword-level的分词。例如对 "tokenization" 这个词,可能...
通常我们需要保存的是三个文件及一些额外的文件,第一个是配置文件;config.json。第二个是词典文件,vocab.json。第三个是预训练模型文件,如果你使用pytorch则保存pytorch_model.bin文件,如果你使用tensorflow 2,则保存tf_model.h5。 额外的文件,指的是merges.txt、special_tokens_map.json、added_tokens.json、tokeniz...