这两份代码分别对应基本的BertTokenizer,以及不进行token到index映射的BertTokenizerFast,这里主要讲解第一个。 classBertTokenizer(PreTrainedTokenizer):"""Construct a BERT tokenizer. Based on WordPiece.This tokenizer inherits from :class:`~transformers.PreTrainedTokenizer` which contains most of the main methods...
Riroaki:BERT源码详解(一)——HuggingFace Transformers最新版本源码解读832 赞同 · 42 评论文章 本文基于Transformers版本4.4.2(2021年3月19日发布)项目中,pytorch版的BERT相关代码,从代码结构、具体实现与原理,以及使用的角度进行分析,包含以下内容: BERT Tokenization分词模型(BertTokenizer)(请看上篇) BERT Model本体...
transformers 库里实现的很多模型会有这么两个函数get_output_embeddings和 代码语言:javascript classSwitchTransformersForConditionalGeneration(SwitchTransformersPreTrainedModel):defset_output_embeddings(self,new_embeddings):self.lm_head=new_embeddings defget_output_embeddings(self):returnself.lm_head 默认情况下,大...
这些任务不是提前选择的,而是在用于训练十亿参数语言模型的巨大语料库中自然出现的。 Transformers生成现实文本的能力导致了多样化的应用,如InferKit、Write With Transformer、AI Dungeon,以及像谷歌的Meena这样的对话代理,它甚至可以讲出老套的笑话,如图5-2所示! 在之前教程里,我们一直专注于通过预训练和监督微调的组合...
手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明(一) 2019-11-27 20:57 −简介 Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库,实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型,支持TensorFlow和PyTorch。本文介对这个库进行部分代码解读,目前文章只针对Bert,其他模型看心情。 github:https://github....
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax, PyTorch 以及TensorFlow— 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 在线演示 你可以直接在模型页面上测试大多数 model hub 上的模型。 我们也提供了 私有模型托管、模型版本管理以及推理API。 这里是一些例子: 用BERT 做掩...
手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明(一)[https://www.cnblogs.com/dogecheng/p/11907036...
🤗 Transformers provides APIs to quickly download and use those pretrained models on a given text, fine-tune them on your own datasets and then share them with the community on ourmodel hub. At the same time, each python module defining an architecture is fully standalone and can be modifi...
建议NLP方向的同学好好刷一遍这两大模块:HuggingFace模型+BERT中文语言模型,同济大佬从零到一通俗解读! 迪哥AI课堂 4221 12 29:01 【手把手带你实战HuggingFace Transformers-入门篇】基础知识与环境安装 你可是处女座啊 7.8万 68 8:24:38 我愿称之为【Huggingface+BERT+Transformer】新手入门教程天花板,中...
2.0 ScriptArguments参数类 对于hf_transformers的参数类定义写法，基本都用到了dataclasses库中的@data...