ModelScope Library当前支持的深度学习框架包括Pytorch和Tensorflow,后续将持续更新拓展,敬请期待! 当前的官方模型均支持使用ModelScope Library进行模型推理,部分支持使用该库进行训练和评估,具体可参看相应模型的模型卡片,了解完整使用信息。 概述 为了使ModelScope的用户能够快速、方便的使用平台提供的各类模型,提供了一套功...
完成第一个Transformers模型的训练！并非所有预训练模型都提供TensorFlow版本，参考模型文档确认是否支持。Trainer不支持TensorFlow模型，但可通过Keras训练，Transformers提供的TensorFlow模型兼容标准的tf.keras.Model接口。加载模型、tokenizer和数据集：定义tokenization函数，并处理数据集：使用prepare_tf_dataset()生成训练用的tf...
框架(str,可选)— 要使用的框架,"pt"适用于 PyTorch 或"tf"TensorFlow。必须安装指定的框架。如果未指定框架,则默认为当前安装的框架。如果未指定框架且两个框架都已安装,则默认为 的框架model,如果未提供模型,则默认为 PyTorch 的框架。 设备(Union[int,torch.device],可选)— CPU/GPU支持的设备序号。设置为...
2.4.1 pipeline对象实例化参数 model(PreTrainedModel或TFPreTrainedModel)— 管道将使用其进行预测的模型。 对于 PyTorch,这需要从PreTrainedModel继承;对于 TensorFlow,这需要从TFPreTrainedModel继承。 tokenizer(PreTrainedTokenizer) — 管道将使用 tokenizer 来为模型编码数据。此对象继承自PreTrainedTokenizer。 modelcard(st...
[framework]:模型架构,如'pt'(PyTorch)或'tf'(TensorFlow),若未指定则自动检测[feature_extractor]:特征提取器,音频,视觉或其他多模态任务需要特殊的特征提取器[device]:设备,即程序运行所在的环境,如"cpu", "cuda:1", "mps"等model加载主要有以下几类,需特别注意的是AutoModel加载的模型仅用于特征提取,不包括...
Keras 兼容性,使用keras model.fit来构建非常简单的pipeline。 importtensorflowastf frompipeimportFunnel"""Create a Funnel for the Pipeline!"""config = {"batch_size":2,"image_size": [100,100],"transformations": {"flip_left_right":None,"gridmask":None,"random_rotate":None, },"categorical_enc...
不过,具体的实现方式会依赖于你所使用的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。下面我将分别针对这两个框架给出如何在pipeline中指定GPU的方法。 1. TensorFlow 在TensorFlow中,你可以通过设置tf.config.experimental.set_visible_devices和tf.config.experimental.set_logical_device_configuration等方法来指定GPU。不过,对于...
w = model.linear.weight.item() b = model.linear.bias.item() 1. 2. 2.多元线性回归 (1)数据集同上 (2)题目要求使用 Pytorch/Tensorflow 实现线性回归模型,这里我们假设y是x的 3 次多项式, 那么我们可以将数据扩展为:x、x 2、x 3三维数据,此时模型变为: ...
模型(PreTrainedModel或TFPreTrainedModel)— 管道将使用其进行预测的模型。 对于 PyTorch,这需要从PreTrainedModel继承;对于 TensorFlow,这需要从TFPreTrainedModel继承。 feature_extractor(SequenceFeatureExtractor)——管道将使用其来为模型编码波形的特征提取器。 tokenizer ( PreTrainedTokenizer ) — 管道将使用 tokenizer...
使用model实例化pipeline对象 2.2 使用task实例化pipeline对象 2.2.1 基于task实例化“自动语音识别” 自动语音识别的task为automatic-speech-recognition: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importos os.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"...