self.model.gradient_checkpointing_enable() 这里的model实际上就是一个PreTrainedModel的实例。 再来来看一下这个在hugging face中常见的包装类PreTrainedModel 找到里面的gradient_checkpointing_enable()方法具体作用: classPreTrainedModel(nn.Module,ModuleUtilsMixin,GenerationMixin,PushToHubMixin):...defgradient_chec...
通过save_pretrained()和from_pretrained()方法来保存和加载配置文件。 另外需要在类变量里定义: 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...
# 模型修改 class DistlBERTClass(nn.Module): def __int__(self): super(DistlBERTClass, self).__init__() self.l1 = BertModel.from_pretrained('model/') self.pre_classifier = torch.nn.Linear(768, 768) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier = torch.nn.Linear(768, 6) ...
image_pipe.save_pretrained("my_pipeline") 检查文件夹的内容: !ls my_pipeline/ model_index.json scheduler unet 这里scheduler与unet子文件夹中包含了生成图像所需的全部组件。比如,在unet文件中能看到模型参数 (diffusion_pytorch_model.bin) 与描述模型结构的配置文件。 !ls my_pipeline/unet/ config.json di...
from transformersimportAutoTokenizer,TFBertModel model_name="dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)bert=TFBertModel.from_pretrained(model_name) 该模型将提供一系列意大利推文,并需要确定它们是否具有讽刺意味。
encoding_tokenizer encoding_model I'm getting: PreTrainedTokenizerFast(name_or_path='symanto/sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli', vocab_size=250002, model_max_len=512, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '', 'eo...
Model 下面两行代码会创建BertModel,并将所需的模型参数加载进来。 代码语言:javascript 复制 >>>from transformersimportBertModel>>>model=BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese") BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为...
I want to use .generate() functionality of hugging face in my model's predictions. My model is a custom model inehriting from "TFPreTrainedModel" class and has a custom transformer inheriting from tf.keras.layers followed by few hidden layers and a final dense layer (inher...
AutoModel: 用于加载模型 它们的使用方式均为:AutoClass.from_pretrain("模型名称"),然后就可以用了。例如: from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer("I'm learning deep learning.") ...
model = LlavaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) 建一个数据整理器来组合文本和图像对。 classLLavaDataCollator: def__init__(self, processor): self.processor = processor def__call__(self, examples): ...