model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("textattack/bert-base-uncased-yelp-polarity", problem_type="multi_label_classification") inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt") with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits predicted_class_ids = torch...
"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads":12,"num_hidden_layers":12,"pad_token_id":0,"position_embedding_type":"absolute"
{ "activation_function": "gelu_new", "architectures": [ "GPT2LMHeadModel" ], "attn_pdrop": 0.1, "bos_token_id": 6, "embd_pdrop": 0.1, "eos_token_id": 1, "initializer_range": 0.02, "layer_norm_epsilon": 1e-05, "max_length": 2048, "model_type": "gpt2", "n_ctx": ...
model_type = “your_model_name” 这样方便后边注册,可以使用AutoClass来创建和加载你的模型类。 定义模型 你自己的自定义模型类需要继承自PretrainedModel。这个PretrainedModel继承自nn.Module。所以你的自定义模型也是一个标准的pytorch模型。 继承自PretrainedModel的好处是: 可以帮你实现save_pretrained和from_pretrain...
有了“AutoClass”,只需要知道预训练模型的名称,或者将预训练模型下载好,程序将根据预训练模型配置文件中model_type或者预训练模型名称、路径进行模式匹配,自动决定实例化哪一个模型类,不再需要再到该模型在transfors库中对应的类名。“AutoClass”所有类都不能够通过init()方法进行实例化,只能通过from_pretrained()...
"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads":12,"num_hidden_layers":12,"pad_token_id":0,"position_embedding_type":"absolute","transformers_version":"4.6.0.dev0","type_vocab_size":2,"use_cache":true,"...
2.1 Load the model # 确定模型导入精度ifscript_args.load_in_8bitandscript_args.load_in_4bit:...
总体是,将所需要的预训练模型、词典等文件下载至本地文件夹中 ,然后加载的时候model_name_or_path参数指向文件的路径即可。 2. 手动下载配置、词典、预训练模型等 首先打开网址:https://huggingface.co/models这个网址是huggingface/transformers支持的所有模型,目前大约一千多个。搜索gpt2(其他的模型类似,比如bert-ba...
Parameters:model_id Hugging Face模型ID,格式为'repo/model_name'。--include(可选)标志,用于指定要包括在下载中的文件的字符串模式。--exclude (可选)标志,用于指定要从下载中排除的文件的字符串模式。 exclude_pattern 匹配文件名以排除的模式。--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。--hf_...
模型仓库(Model Repository):Git仓库可以让你管理代码版本、开源代码。而模型仓库可以让你管理模型版本、开源模型等。使用方式与Github类似。 模型(Models):Hugging Face为不同的机器学习任务提供了许多预训练好的机器学习模型供大家使用,这些模型就存储在模型仓库中。