在Transformers(Transformers库多了一个s,而transformer模型没有s,要注意哟)库中,有许多模型架构,他们一般有基础Transformer架构加上不同的head模块组成,部分例子如下: *Model(retrieve the hidden states):只输出隐状态 *ForCausalLM:常规语言模型,典型的有GPT系列 *ForMaskedLM:掩码语言模型,典型的有BERT、RoBERTa、D...
1. 使用卷积神经网络从输入图像中提取重要特征。这些特征被位置编码,就像语言Transformers中一样,以帮助神经网络学习这些特征在图像中的位置。 2. 输入被扁平化,然后使用变压器编码器和注意力编码为中间状态。 3. 变压器解码器的输入是这个状态和在训练过程中获得的一组学习到的对象查询。你可以将它们想象成问题,问:...
综上所述,HuggingFace Transformers库中的模型结构由三部分组成:Transformer网络负责编码输入数据,生成隐藏状态;隐藏状态是输入数据的中间表示,包含语义和上下文信息;"Head"部分用于根据任务需求将隐藏状态映射到输出。这种结构允许模型从预训练状态逐步适应各种NLP任务。 Transformer network网络层的解释如下: 在Hugging Face T...
总的来说，.safetensors是针对huggingface transformers类模型的权重存储需求而设计的一种简单的跨框架文件...
所以,transformers库中提供统一的入口,也就是我们这里说到的“AutoClass”系列的高级对象,通过在调用“AutoClass”的from_pretrained()方法时指定预训练模型的名称或预训练模型所在目录,即可快速、便捷得完成预训练模型创建。有了“AutoClass”,只需要知道预训练模型的名称,或者将预训练模型下载好,程序将根据预训练模型配...
原文地址:https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization AutoGPTQ集成 🤗 Transformers 已集成了optimumAPI 以对语言模型执行 GPTQ 量化。您可以在不大幅降低性能并提高推理速度的情况下,以 8、6、4 甚至 2 位加载并量化您的模型!大多数 GPU 硬件都支持这一功能。
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有39.5k star,可能是目前最流行的深度学习库了,而这家机构又提供了datasets这个库,帮助快速获取和处理数据。这一套全家桶使得整个使用BERT类模型机器学习流程变得前所未有的简单。
然后,通过以下命令安装HuggingFace Transformers库: pip install transformers 安装完成后,您需要配置HuggingFace Transformers。在终端中运行以下命令: transformers.configuration_utils.register_all_configs() 这将注册所有HuggingFace Transformers的配置文件。三、模型选择与加载HuggingFace Transformers提供了大量预训练模型供用户...
代码样例(Use in Transformers):你可以通过该模块直接查看该模型的使用方式,直接拷贝代码到项目里就可以用了。 使用Hugging Face模型 Transformers项目提供了几个简单的API帮助用户使用Hugging Face模型,而这几个简单的API统称为AutoClass(官方文档链接),包括: ...
ntransformers的前身是pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert,主要提供了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的通用体系结构(BERT,GPT-2,RoBERTa,XLM,DistilBert,XLNet等) )包含超过32种以100多种语言编写的预训练模型,以及TensorFlow 2.0和PyTorch之间的深度互操作性。