tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") #使用 tokenizer 对象对输入句子进行分词。padding=True 参数确保所有句子都被填充到相同的长度, #truncation=True 截断过长的句子,return_tensors='pt' 返回 PyTorch 张量 input= tokenizer(input, padding=True, trun...
# 1. 加载旧的tokenizer # 尽管我们是要训练一个tokenizer,但是你造汽车,不可能从自己买矿山自己从头开始弄吧 # 所以,最佳的方式是基于现有的tokenizer进行二次训练 from transformers import AutoTokenizer old_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") # 先看一下 tokenizer 如何进行 tokenize 的 example...
点击模型名称进入模型主页,可以查看模型的详细信息、用法示例、源代码等。 下载并使用模型 使用from transformers import MODEL_NAME 导入模型。 实例化模型:model = MODEL_NAME.from_pretrained('MODEL_NAME')。其中 MODEL_NAME 是模型的名称或路径。 准备输入数据,转换为模型支持的格式。(如 tokenizer 后的文本、图...
利用AutoTokenizer.from_pretrained() 加载一个预训练的 tokenizer from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") 1. 2. 3. 然后将你的语句传递给语法分析器: encoded_input = tokenizer("Do not meddle in the affairs of wizards, for they are subtle ...
使用transformer库需要两个部件:Tokenizer和model。 使用.from_pretrained(name)就可以下载Tokenizer和model。 一、 实例化Tokenizer和model: from transformersimport AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline model_name ="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english" ...
predictions = torch.softmax(logits, dim=-1) 保存和部署模型 一旦您训练了模型,您需要将其保存到磁盘上以便以后使用。Hugging Face提供了许多工具来保存和部署模型。例如,以下代码将BERT模型保存到本地文件系统中: python model.save_pretrained('my_model') tokenizer.save_pretrained('my_model')©...
以下是分词器的基础用法: fromtransformersimportAutoTokenizerdeftokenizer_basics():# 加载预训练分词器tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 原始文本text ="这是一个测试"# 1. 分词tokens = tokenizer.tokenize(text)print(f"分词结果:{tokens}")# 2. 转换为 IDtoken_ids = token...
先看看直接使用tokenizer的结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 raw_inputs=['Today is a good day! Woo~~~','How about tomorrow?']tokenizer(raw_inputs) 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 {'input_ids':[[101,2651,2003,1037,2204,2154,999,15854,1066...
huggingfaceinstructembeddings的用法 Hugging Face's Transformers库中的InstructEmbeddings模块是用于处理文本嵌入的模块,它可以将文本转换为固定大小的向量表示。以下是使用InstructEmbeddings模块的步骤: 导入所需的库和模块: python 1.import torch 2.from transformers import InstructEmbeddings, InstructTokenizer 加载预训练...