config.vocab_size = len(tokenizer) ## ✅ 结论:以后你只记这几句话就够了! 1. tokenizer.vocab_size ≠ len(tokenizer)! 2. 模型 embedding 层大小 = len(tokenizer) 3. 添加 token 后要用 tokenizer.save_pretrained + config.vocab_size 更新 4. 检查 token 用 convert_tokens_to_ids,不看 vocab_size 5. 若需对齐 vocab size,用 add...
打包模型和Tokenizer: 在完成模型和Tokenizer的编写后,您需要将它们打包为一个Hugging Face模型库。您可以使用transformers库中的save_pretrained方法来完成这个任务。以下是一个示例: from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = MyTokenizer.from_pretrained('my-tokenizer-directory') model = MyModel....
save_pretrained("code-search-net-tokenizer") 2.6 第五步:共享tokenizer(可选) 如果你想自己训练的tokenizer可以被他人使用,可以上传到huggingface Hub上。 from huggingface_hub import notebook_login # 界面方式登陆 huggingface notebook_login() # 终端方式登陆 huggingface-cli login # 推送tokenizer 到 huggingf...
如果继承了Tokenizer例如mTokenizer(GPT2Tokenizer),在__init__中加入了一些新tokens,这样在save之后from_pretrained时不能用mTokenizer.from_pretrained,会报错。 AssertionError: Non-consecutive added token'<|b_img|>'found. Should have index50317but has index50257insaved vocabulary. 这是因为from_pretrained调...
model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin Tokenizer transformer模型使用的分词方法,往往不是直接的word-level分词或者char-level分词。 前者会让词表过大,后者则表示能力很低。 因此主流的方式是进行subword-level的分词。例如对 "tokenization" 这个词,可能...
使用的时候,非常简单。huggingface的transformers框架主要有三个类model类、configuration类、tokenizer类,这三个类,所有相关的类都衍生自这三个类,他们都有from_pretained()方法和save_pretrained()方法。 from_pretrained方法的第一个参数都是pretrained_model_name_or_path,这个参数设置为我们下载的文件目录即可。
在拥抱面上加载标记器: AttributeError:'AlbertTokenizer‘对象没有属性'vocab’ 、 我正在尝试加载一个huggingface模型和令牌程序。Bio_ClinicalBERT")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sultan/BioM-ALBERT-xxlarge", use_fast=False) 浏览14提问于2022-08-23得票数0 ...
tokenizer.enable_truncation(max_length=max_length) model_path = "pretrained-bert" # make the directory if not already there if not os.path.isdir(model_path): os.mkdir(model_path) # save the tokenizer tokenizer.save_model(model_path) ...
前面Pipeline部分已经介绍过了一点AutoClass(使用的是AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM)。 AutoClass的from_pretrained()方法自动根据预训练模型的名称或路径提取其architecture,使用户可以迅速加载任何architecture的预训练模型,只需要根据任务选择特定的AutoClass即可直接调用模型。
bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json") BART微调 现在可以使用使用新的标记器了。 fromtransformersimportAutoTokenizer, PreTrainedTokenizerFasten_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base");ro_tokenizer=PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained("./ro_tokenizer.json"); ...