可以通过设置TRANSFORMERS_CACHE环境变量控制模型的保存路径,详情见 HelloWorld:huggingface 模型下载与离线加...
AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese', cache_dir='./')
默认情况下,缓存路径是~/.cache/huggingface/datasets。我们可以通过修改环境变量来修改默认缓存路径 exportHF_DATASETS_CACHE="另一个缓存路径" 或者你也可以临时为某一个数据集的加载更改缓存位置(通过设置cache_dir) fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dataset('LOADING_SCRIPT',cache_dir="PATH/TO/MY/CACHE...
创建预训练模型时,我们将这一路径传递到from_pretrained()方法,即可完成模型创建,创建好的模型为BertModel类的实例。 In [1]: fromtransformersimportAutoModel In [4]: model=AutoModel.from_pretrained("./models/bert-base-chinese")print(type(model)) Some weights of the model checkpoint at ./models/bert...
通过配置和路径导入模型 model = transformers.AutoModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config) 二、pytorch之Dataset、Dataloader Dataset from torch.utils.data import Dataset, DataLoader ## 注意,其中 ## Dataset是一个抽象类(迭代器), 自定义的Dataset需要继承它并且实现两个成员方法: ## __...
假如我们用浏览器下载了一个模型,存储到服务器的/data/gpt2下了,调用的时候你得写模型的绝对路径 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...
...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下,根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/....
AutoClass的from_pretrained()方法自动根据预训练模型的名称或路径提取其architecture,使用户可以迅速加载任何architecture的预训练模型,只需要根据任务选择特定的AutoClass即可直接调用模型。 以下以文本摘要任务为例: (由于文本摘要的全pipeline比较麻烦,不像原文档中的sequence classification任务只要得到输出结果就能得到概率、...
下面的代码是使用GPT2去预测一句话的下一个单词的样例。这里的pytorch版本的,如果是tensorflow 2版本的,GPT2LMHeadModel.from_pretrained的参数需要额外加入from_tf=True。 importtorchfromtransformersimportGPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 从下载好的文件夹中加载tokenizer# 这里你需要改为自己的实际文件夹路径tokenizer...
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel # 从下载好的文件夹中加载tokenizer # 这里你需要改为自己的实际文件夹路径 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('/dfsdata2/yucc1_data/models/huggingface/gpt2') text = 'Who was Jim Henson ? Jim Henson was a' ...