dataset.cleanup_cache_files() 这段代码会返回一个数字,表示被移除的dataset cache数量。 启用或禁用cache 如果没有设置load_from_cache_file,就会从cache里读出被hf处理过的数据集形态。但是如果设置了不从cache里读,也可以自己通过指定add_prefix处理raw data。 updated_dataset = small_dataset.map(add_prefix, ...
use_cache: 是否使用缓存。 vocab_size: 词汇表的大小。 上述选项只是一些常见的选项,具体的选项和对应的值会因不同的模型类型和架构而有所不同。除了上述字段之外,config.json文件还可能包含其他特定于模型的配置信息。在加载模型时,可以使用AutoConfig.from_pretrained()方法自动加载正确的模型配置文件。 如:使用了...
调用from_pretrained函数后,权重会被自动下载和缓存,默认存放目录为~/.cache/huggingface/transformers。可以通过设置HF_HOME环境变量来设置缓存目录。 上述from_pretrained方法中的模型可以在Model Hub中找到,可以用来加载所有使用BERT架构的checkpoint。完整的BERT checkpoint列表可以在链接here中找到。 保存模型 保存模型像加...
目前,我遇到过两个与HuggingFace cache相关的问题。一个是关于datasets库的问题。在使用load_dataset函数...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 原理是因为huggingface工具链会在.cache/huggingface/下维护一份模型的符号链接,无论你是否指定了模型的存储路径 ,缓存目录下都会链接过去,这样可以避免自己忘了自己曾经下过某个模型,此外调用的时候就很方便。
model=BertModel.from_pretrained('bert-base-cased') 模型的保存: 代码语言:javascript 复制 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。
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...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 我们可以直接下面这样处理: 代码语言:javascript 复制 tokenized_sentences_1=tokenizer(raw_train_dataset['sentence1'])tokenized_sentences_2=tokenizer(raw_train_dataset['sentence2']) 但对于MRPC任务,我们不能把两个句子分开输入到模型中,二者应该组成...
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头。你将在你的任务上微调这个新的模型头,把预训练...
from transformers import BartForConditionalGenerationfrom transformers import Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainermodel = BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" )training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./", evaluation_strategy="steps", per_device...