要加上--weigths 后面为下载的VGGcaffe模型,表示只是对网络finetuing,如果不加就是训练新的网络了! 最后还可以带一个参数 -gpu=0 表示使用GPU加速,笔者电脑仅CPU所以没写。 成功训练模型后会出现下图的optimization Done 表示结束! 同时也会生成对应的 .caffemodel和 .solverstate文件,按迭代次数出现多个如: 有了...
导入配置文件 model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH) # 修改配置 model_config.output_hidden_states = True model_config.output_attentions = True # 通过配置和路径导入模型 model = transformers.BertModel.from_pretrained(MODEL_PATH,config = model_config) 1. 2. 3. 4. 5. ...
model.config.use_cache = False # 为生成设置语言和任务,并重新启用缓存 model.generate = partial( model.generate, language="zh", task="transcribe", use_cache=True ) 设置训练参数: from transformers import Seq2SeqTrainingArguments training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./whisper-smal...
# set return_num_sequences > 1beam_outputs=model.generate(input_ids,max_length=50,num_beams=5,no_repeat_ngram_size=2,num_return_sequences=5,early_stopping=True)# now we have 3 output sequencesprint("Output:\n"+100*'-')fori,beam_outputinenumerate(beam_outputs):print("{}: {}".for...
参数是传递给函数以便其计算输出的信息。我们通过将参数放在函数括号之间来将参数传递给函数。本例中,模型 ID 是唯一的参数。但其实,函数可以有多个参数,也可以没有参数。 方法是什么? 方法是函数的另一个名称,其与一般函数的区别在于其可使用本对象或类的信息。本例中,.from_pretrained方法使用本类以及model_id的...
过程也非常简单，加载bart基础模型(第4行)，设置训练参数(第6行)，使用Trainer对象绑定所有内容(第22行)，并启动流程(第29行)。上述超参数都是测试目的，所以如果要得到最好的结果还需要进行超参数的设置，我们使用这些参数是可以运行的。推理 推理过程也很简单，加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就...
output = model.generate(input_ids, penalty_alpha=0.6, top_k=4, max_length=512) print("Output:\n"+100*'-') print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)) print(""+100*'-') 参数设置如下: --top_k: 对比搜索中的超参k。
input_ids=tokenizer(input_txt,return_tensors="pt")["input_ids"].to(device)output=model.generate(input_ids,max_new_tokens=n_steps,do_sample=False)print(tokenizer.decode(output[0])) 代码语言:javascript 复制 Setting`pad_token_id`to`eos_token_id`:50256foropen-end generation.Transformers are ...
过程也非常简单,加载bart基础模型(第4行),设置训练参数(第6行),使用Trainer对象绑定所有内容(第22行),并启动流程(第29行)。上述超参数都是测试目的,所以如果要得到最好的结果还需要进行超参数的设置,我们使用这些参数是可以运行的。 推理 推理过程也很简单,加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可以了...
过程也非常简单,加载bart基础模型(第4行),设置训练参数(第6行),使用Trainer对象绑定所有内容(第22行),并启动流程(第29行)。上述超参数都是测试目的,所以如果要得到最好的结果还需要进行超参数的设置,我们使用这些参数是可以运行的。 推理 推理过程也很简单,加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可以了...