Fine-tune预训练模型 from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizerf, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments import numpy as np import evaluate # --- Prepare dataset --- dataset = load_dataset("yelp_review_full") dataset["train"][100] # {'label': 0, # ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad") text = r""" Transformers (formerly known aspytorch-transformersand pytorch-pretrained-bert)...
# 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...
我们可以通过更改分类器来尝试不同的模型,例如: classifier=pipeline('text-classification',model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english') 这个分类器使用了一个不同的模型,并且针对情感分类任务进行了微调。 将一些文本传递到管道时涉及三个主要步骤: 预处理: 文本被预处理为模型可以理解的格式 输入模...
checkpoint ="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)## inputs的参数值是前面tokenizer的输出outputs = model(**inputs) 与初始化tokenizer一样,将相同的checkpoint作为参数,初始化一个Model;而后将tokenizer的输出数据——张量数据作为参数输入到Model中。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnsweringimport torchtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")text = r"""🤗...
您可以在官方库tasks中选择要部署的普通Pipeline模型。本文以文本分类模型为例,进入distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english模型页面,分别获取下图中的MODEL_ID(模型ID)、TASK(模型类别)、REVISION(模型版本)的值并保存到本地。 您需要根据下表中的对应关系找到部署EAS服务时所需的TASK: ...
checkpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) 如此便得到tokenizer对象后,后续只需将文本参数输入即可,便完成了分词-编码-转换工作。 使用Transformers框架不需要担心使用哪个后端 ML 框架(PyTorch、TensorFlow、Flax)。Transformer 模型只接受tensors(张量...
🤗 Transformers provides APIs to quickly download and use those pretrained models on a given text, fine-tune them on your own datasets and then share them with the community on ourmodel hub. At the same time, each python module defining an architecture is fully standalone and can be modifi...
最近使用 BERT 做文本二分类,为了 finetune 出高准确度的模型趋于崩溃。 我的数据特点是文本较短、包含网络用语、句子结构不完整、混杂缩写和错别字,和中文 BERT 预训练使用的 wiki 语料实在是差得太远了。因此,我一方面扩充数据,一方面调研领域适配的方案。