根据tokenizer_config.json 中的 tokenizer_class 得到 config_tokenizer_class 为 MarianTokenizer 调用tokenizer_class_from_name 这里实际执行了 module=importlib.import_module(f".marian",transformers.models)returngetattr(module,"MarianTokenizer") getattr(module, "MarianTokenizer") 传递给了 tokenizer_class, 最...
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( model_args.tokenizer_name if model_args.tokenizer_name else model_args.model_name_or_path,cache_dir=model_args.cache_dir, use_fast=model_args.use_fast, do_lower_case=args.do_lower_case ) 其父类PreTrainedTokenizer的from_pretrained方法与config类似。使用...
那么,如果checkpoint文件有tokenizer.json和config.json: 1 说明: 使用from_pretrained()函数加载模型需要tokenizer.json和config.json文件。但是我们还需要把对应的tokenizer_config.json文件和vocab.txt文件也加进去,因为会在后续使用。 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分: Config,控制模型的名称、最终输出...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_item)forstringinstring_list:for_return_tensors_siginreturn_tensors_sig:ifnot_return_tensors_sig: result = tokenizer(string) print("{}: the result of {} is {}".format(tokenizer_item, string, result)) result = tokenizer(string, padding="ma...
AutoTokenizer是Huggingface提供的“AutoClass”系列的高级对象,可以便捷的调用tokenizers库(Huggingface提供的专门用于分词等操作的代码库)实现加载预训练的分词器。 通过在AutoTokenizer中定义的from_pretrained方法指定需要加载的分词器名称,即可从网络上自动加载分词器,并实例化tokenizers库中分词器。tokenizers中定义的分词...
# tokenizer的加载和保存使用的方法是from_pretrained、save_pretrainedfrom transformers import AutoTokenizerfrom transformers import BertTokenizerfrom transformers import AutoConfigfrom transformers import AutoModel# 加载分词器# bert-base-cased这里代表的是bert的基础版本# 也可以加载本地保存的模型。tokenizer = Aut...
from transformers import BertTokenizer # 或者 AutoTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased") 代码语言:javascript 复制 s = 'today is a good day to learn transformers' tokenizer() 得到: 代码语言:javascript 复制 {'input_ids': [101, 2052, 1110, 170, 1363, 1285,...
model=BertModel.from_pretrained(model_name)# 输入文本 input_text="Here is some text to encode"# 通过tokenizer把文本变成 token_id input_ids=tokenizer.encode(input_text,add_special_tokens=True)# input_ids:[101,2182,2003,2070,3793,2000,4372,16044,102]input_ids=torch.tensor([input_ids])# 获...
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained(r"D:\transformr_files\bert-base-uncased\bert-base-uncased-vocab.txt") # b. 导入配置文件 model_config = transformers.BertConfig.from_pretrained(MODEL_PATH) # 修改配置 model_config.output_hidden_states = True ...
However, I have triedtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('distilroberta-base')and it works perfectly (for me). Could you also check with other model checkpoints on the Hub? Bearnardd commentedon Jul 1, 2023 Bearnardd monetjoe commentedon Jul 1, 2023 ...