我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
Pretrained model是指通过大量的数据训练出的大模型,可以直接或者fine tune后用在新的任务上(如果不是大模型,用少量数据训练的小模型能直接用在新的任务上也可以,但是一般来说少量数据没有强大的迁移能力,所以一般都是指大模型)。我把pretained model分为三类:图像大模型,语言大模型(LLM),Meta learning(一般指few-...
Dreamer 是 MBRL 中的经典方法，它的世界模型是一个典型的隐变量动力学模型（Latent Dynamics Model），...
研究背景 在开放世界下开发类人级别的具身智能体以解决开放式任务一直是人工智能领域长期以来追求的目标。...
最近工作里需要用到tensorflow的pretrained model去做retrain. 记录一下. 为什么可以用pretrained model去做retrain 这个就要引出CNN的本质了.CNN的本质就是求出合适的卷积核,提取出合理的底层特征.进而为不同的特征赋以权重.从而表达图像. 通俗
什么是预训练模型(Pretrained model)? 一般情况下预训练模型都是大型模型,具备复杂的网络结构,众多的参数量,以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型. 在NLP领域,预训练模型往往是语言模型,因为语言模型的训练是无监督的,可以获得大规模语料,同时语言模型又是许多典型NLP任务的基础,如机器翻译,文本生成,阅读理解等...
默认加载的是cache路径里面的模型，初次下载是拉取model_id对应的模型 如果需要在训练的时候再使用刚刚...
这段代码会导入PyTorch库,让你可以正常使用PreTrainedModel。 4. 结论 通过以上步骤,你应该已经成功解决了"PreTrainedModel requires the PyTorch library but it was not found in your environment"错误。确保在使用任何需要PyTorch库的模型前,先检查并安装PyTorch库,以避免类似错误的发生。
本例主要讲解使用Tensorflow 2.16.1, CPU版本。还有Pretrained model做对象检测的一般步骤,因为YoloV8模型比较大,而且做Object Detection的模型训练需要自己做图像标注,这里直接使用预定义的模型来做简单的Object Detection。 详细的步骤可以参考keras.io的Object Detection Guide。
AutoTokenizer.from_pretrained:从path/vocab.json中加载tokenizer AutoConfig.from_pretrained:从path/config.json中加载模型配置信息 更新模型配置信息:model = Model(config) PreTrainedModel.from_pretrained:加载模型结构和模型参数 load_checkpoint 从checkpoint 中加载模型 parameter,而不加载模型结构...