本文简要介绍python语言中torch.nn.EmbeddingBag.from_pretrained的用法。 用法: classmethodfrom_pretrained(embeddings, freeze=True, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, mode='mean', sparse=False, include_last_offset=False, padding_idx=None) 参数: embeddings(Tensor) -FloatTensor ...
model_dir: self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('albert-base-uncased') else: self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') Example #4Source File: bert_models.py From danlp with BSD 3-Clause "New" or "Revised" License 6 votes def __init__(self, cache_...
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") # 输入文本 input_text = "Once upon a time in a land far, far away, there was a" # 编码输入文本 input_i...
from_pretrained( repo_id=repo_id, filename=filename, #n_gpu_layers=-1, # 取消注释使用 GPU 加速 #verbose=False, # 取消注释禁用详细日志输出 ) 二者的函数区别在于 Llama() 和Llama.from_pretrained()。 推理测试 使用以下代码进行简单的推理测试:...
❓ Questions and Help Hi, I'm using the API command to load my finetuned mBART model, below is the command: en2ar = TransformerModel.from_pretrained( '/home/ubuntu/mayub/models', checkpoint_file='checkpoint_best_en-ar_ft.pt', data_name_or...
fromfunctools importpartial train_dataset.set_transform(partial(transform_start_field, freq=freq))test_dataset.set_transform(partial(transform_start_field, freq=freq)) 定义模型 接下来,让我们实例化一个模型。该模型将从头开始训练,因此我们不使用 from_pretrai...
在之后的任务中,我们可以使用from_pretrained方法加载本地模型。 fromtransformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizer# 加载本地模型和tokenizermodel=BertForSequenceClassification.from_pretrained('path/to/local/model',num_labels=2)tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('path/to/local/model') ...
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt") outputs = model(input_ids) print(outputs.logits) # tensor([[0.0000, 0.9999]]) 解释: 这段代码展示了如何使用Hugging Face Transformers进行情感分析。pipeline函数可以快速...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelName,device_map="auto",quantization_config=bnbConfig 创建一个简单的提示模板,包括系统、用户和AI。我们要求模型生成Python代码来显示星号模式。 在新的笔记本中,我们首先修改标题,然后将加速器更改为GPT T4 x2。接下来,我们将按照步骤安装并更新所需的Python包,...
```python model=GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2-medium") optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)``` 在实际应用中,您可以根据需要调整模型参数和优化器参数。 3.微调模型 将加载的数据集和配置的模型传递到训练循环中进行微调。 代码语言:javascript ...