Huggingface 的from_pretrained的下载代理服务器方法设置 笔者需要用到下载预训练模型,但是此时TUNA和BSFU的镜像已经停止了,希望有可用的途径下载到位于网上的预训练模型。 此时查找了huggingface的文档Configuration 根据文档,该参数proxies (Dict, optional) A dictionary of proxy servers to use by protocol or endpoint,...
- This IS NOT expectedifyou are initializing BertForMaskedLMfromthe checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification modelfroma BertForSequenceClassification model).1 说明: 使用from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel import torch # 定义模型路径 model_path = 'E:\\\Python\\\IMDB_movies_transform\\\model_cache\\\gpt2' # 不同项目绝对路径不同,可自行改为相对路径 # 加载tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path) # 加载模型 model = ...
Huggingface国内镜像 由于不知名原因,现在下载huggingface的模型和数据集非常慢,甚至无法下载。 https://hf-mirror.com是一个非常好用的huggingface镜像,可以加速模型和数据集的下载,这里简要介绍其使用方法。 假设这是我们加载模型的代码main.py: importtorchfromtransformersimportBertModel model=BertModel.from_pretrained(...
labels.shape from transformers import BertModel # 加载预训练模型 pretrained = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 不训练,不需要计算梯度 for param in pretrained.parameters(): param.requires_grad_(False) # 模型试算 out = pretrained(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask,...
目前内置的两个来源为tuna与bfsu。此外,也可以显式提供镜像地址,如: AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased', mirror='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models') Roberta pretrain https://huggingface.co/ 直接在网站里面搜索模型,之后点击List all files in model放在一个文件夹下面...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/data/gpt2") 然而如果你用的huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2下载,即使你把模型存储到了自己指定的目录,但是你仍然可以简单的用模型的名字来引用他。即: AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") ...
os.environ["TRANSFORMERS_OFFLINE"] = "1" from transformers import BertModel try: model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') except Exception as e: print("无法从本地加载模型,请检查模型文件或网络连接。") ``` 4 使用镜像export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com...
getattr(module, "MarianTokenizer") 传递给了 tokenizer_class, 最后 from_pretrained 这里可以开始看 tokenization_marian.py 的代码 :transformers/models/marian/tokenization_marian.py MarianTokenizer -> PreTrainedTokenizer -> PreTrainedTokenizerBase (继承关系) ...
# model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') 1. 2. 这个方法需要从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息(代码中已配置好位置)。这个方法虽然简单,但是在国内并不可用。当然你可以先尝试一下,不过会有很大的概率无法下载模型。 手动下载模型信息并导入 ...