ids = tokenizer.encode(sen, add_special_tokens=True) ids 编码的结果 #将id序列转换为字符串,又称之为解码 str_sen = tokenizer.decode(ids, skip_special_tokens=False) str_sen 解码的结果 Step5 填充与截断 # 填充 ids = tokenizer.encode(sen, padding="max_length", max_length=15) ids 填充的结...
将文本序列列表提供给tokenizer时,可以使用以下选项来完成所有这些操作(即设置padding=True, truncation=True,return_tensors="pt"): batch = tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") print(batch) # {'input_ids': tensor([[ 101, 8667, 146, 112, 182, 170, 142...
mGPT 模型和mT5 模型都使用的 MT5Tokenizer 分词器,我们看看两个模型文件中分词器的区别。 mGPT 模型文件: mT5 模型文件: 由于MT5Tokenizer 基于 SentencePiece 分词算法实现,所以两个模型的spiece.model文件相同,tokenizer_config.json和special_tokens_map.json大致相同。 总结: 在选择 tokenizer 时,需要根据具体的...
我们可以像使用tokenizer一样下载预训练模型。 Transformers 提供了一个AutoModel类,它也有一个from_pretrained()方法: fromtransformersimportAutoModel checkpoint ="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"model = AutoModel.from_pretrained(checkpoint)## inputs的参数值是前面tokenizer的输出outputs = mode...
max_length,设置最大句长 return_tensors,设置返回数据类型 代码语言:javascript 复制 from transformersimportAutoTokenizer checkpoint='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) 先看看直接使用tokenizer的结果: ...
max_length=6, add_special_tokens=True, return_tensors="tf", return_token_type_ids=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 对于上述代码, 如果自己提前处理好数据: A B C [PAD] [PAD] [PAD]则tokenizer返回的attention_mask为 1 1 1 1 1 1 ...
简介:Huggingface Transformers各类库介绍(Tokenizer、Pipeline) 前言 周四了,日复一日的时间过得飞快! 0、transformers的安装以及介绍 0-1、 介绍 Huggingface是一家在NLP社区做出杰出贡献的纽约创业公司,其创建的库Transformers被广泛使用,Transformers提供了数以千计针对于各种任务的预训练模型模型,开发者可以根据自身的需...
tokenizer迁移huggingface的逻辑 1、迁移了huggingface的 PreTrainedTokenizer 逻辑,没有迁 PreTrainedTokenizerFast 的...
加载tokenizer from transformers import BertTokenizer token = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') 1. 2. 3. 定义批处理函数 def collate_fn(data): # 编码 data = token.batch_encode_plus(batch_text_or_text_pairs=data, truncation=True, padding='max_length', max_length=30, return...
pt_batch=tokenizer(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.","We hope you don't hate it."],padding=True,truncation=True,max_length=5,return_tensors="pt")## 其中,当使用list作为batch进行输入时,使用到的参数注解如下: ...