我们的TEXT field带有tokenize='spacy',这表示我们会用spaCy tokenizer来tokenize英文句子。如果我们不特别声明tokenize这个参数,那么默认的分词方法是使用空格。所以如果没有这个包,需要先安装spaCy这个包。 IMDb数据集一共有50000电影评论,每个评论都被标注为正面的或负面的。可以看一下其中的一个example长啥样: print(...
如果我们的数据已经被数值化了,也不是序列化的,那么我们可以设置use_vocab=False及sequential=False(比如说上面的Label,本身就是数值,而且只是一个数字,不是句子)。 对于comment_text数据,正如 TEXT Field 中声明的那样,我们的数据预处理方式是将词序列通过给定的 tokenizer 进行分词,然后将所有的token转化为小写形式。
tokenizer=DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')texts=["This is a sample sentence.","This is another example."]inputs=tokenizer(texts,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt").to(device)encoder=ImageEncoder(embed_dim=768,proj_dim=256)inputs=encoder(inputs['input...
text_data, batch_size=1000):# Tokenize in batchesbatched_input_ids = []for i in range(0, len(text_data), batch_size):batch = text_data[i:i+batch_size]inputs = tokenizer(batch, add_special_tokens=True, truncation=True,padding='max...
dependencies=['torch','tqdm','boto3','requests','regex']from hubconfs.bert_hubconfimport(bertTokenizer,bertModel,bertForNextSentencePrediction,bertForPreTraining,bertForMaskedLM,bertForSequenceClassification,bertForMultipleChoice,bertForQuestionAnswering,bertForTokenClassification ...
= BertTokenizer.from_pretrained("path to saved vocab")model = BertModel.from_pretrained("path to the saved model", returned_dict=False)inputs = tokenizer ("sample input", return_tensor="pt")neuron_model = torch.neuron.trace(model, example_inputs = (inputs['input_ids'], inputs['att...
inputs = tokenizer ("sample input", return_tensor="pt") neuron_model = torch.neuron.trace(model, example_inputs = (inputs['input_ids'], inputs['attention_mask']), verbose = 1) output = neuron_model(*(inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'])) ...
在github上查看并编辑本教程。 在大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。PyTorch FSDP,在 PyTorch 1.11 中发布,使这变得更容易。 在本教程中,我们展示了如何使用FSDP APIs,用于简单的 MNIST 模型,可以扩展到其他更大的模型...
input_ids=seq_padding(tokenizer, input_ids) token_type_ids=seq_padding(tokenizer, token_type_ids)#标签形状为 (batch_size, 1)label = label.unsqueeze(1)#需要 LongTensorinput_ids, token_type_ids, label =input_ids.long(), token_type_ids.long(), label.long()#梯度清零optimizer.zero_grad(...
input_ids = seq_padding(tokenizer, input_ids) token_type_ids = seq_padding(tokenizer, token_type_ids) # 标签形状为 (batch_size, 1) label = label.unsqueeze(1) # 需要 LongTensor input_ids, token_type_ids, label = input_ids.long(), token_type_ids.long(), label.long() ...