if prob is not None and boxes is not None: for p, (xmin, ymin, xmax, ymax), c in zip(prob, boxes.tolist(), colors): ax.add_patch(plt.Rectangle((xmin, ymin), xmax - xmin, ymax - ymin, fill=False, color=c, linewidth=3)) cl = p.argmax() text = f'{CLASSES[cl]}:...
from transformers import pipeline vision_classifier = pipeline(model="google/vit-base-patch16-224") preds = vision_classifier( images="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" ) preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label":...
Transformers 是由 Hugging Face 开发的一个包，支持加载目前绝大部分的预训练模型。随着 BERT、GPT 等...
可以通过环境设置 TRANSFORMERS_CACHE设置默认的 cache 目录），例如下载到 ~/.cache/huggingface/hub/mode...
Hugging Face是一家人工智能(AI)公司,主要产品是一个开源的NLP模型库和平台,名为"Transformers"。这个库包含了各种预训练的深度学习模型,涵盖了广泛的NLP任务,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。这些模型是基于Transformer架构构建的,这是一种强大的神经网络架构,广泛应用于NLP领域。
Transformers Transformer 模型由两部分组成: 语言模型: Architectures vs. checkpoints 2. [Using 🤗 Transformers](https://huggingface.co/course/chapter2?fw=pt) pipeline的背后原理 使用tokenizer进行预处理 Full model AutoModel架构的输出 from transformers import AutoModelForSequenceClassification Model heads: ...
Hugging Face的Transformers平台为用户提供了训练、微调和部署自定义NLP模型的工具和资源。用户可以使用平台来加速NLP模型的开发和部署过程,同时还可以与其他开发者共享和探索各种NLP模型的最新进展。Hugging Face的愿景是建立一个开放、协作和共享的AI社区,使机器学习和NLP技术更加可访问和可应用。他们积极支持开源项目,并...
transformers环境配置 我这里使用anaconda创建了一个虚拟环境(ts),安装transformers使用pip install transoformers==4.21.2就行,如果有GPU的友友,可以安装带有对应版本cuda的pytorch,我这里使用官方安装命令语句conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch。最后...
model: model可以是一个集成了 transformers.PreTrainedMode 或者torch.nn.module的模型,官方提到trainer对 transformers.PreTrainedModel进行了优化,建议使用。transformers.PreTrainedModel,用于可以通过自己继承这个父类来实现huggingface的model自定义,自定义的过程和torch非常相似,这部分放到huggingface的自定义里讲。
git clone https://github.com/huggingface/transformers.git cd transformers pip install -e . # 2.非编辑模式安装方式 pip install git+https://github.com/huggingface/transformers 安装验证 # 需机器具备连接外网的条件,将会自动下载需要的模型 python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('...