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
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...
其中,类ModelArguments中包含的是关于模型的属性,如model_name,config_name,tokenizer_name等,类在run.py文件中定义;类DataTrainingArguments中包含的是关于微调数据的属性,如task_name,data_dir等,类在transformers/data/datasets/glue.py文件中定义;TrainingArguments中包含的是关于微调过程的参数,如batch_size,learning_...
上面就是对model和tokenizer进行初始化的代码,“BertTokenizer”和“BertModel”可以替换为自己需要的模型和分词器,后面函数的参数对应6中预训练的模型。由于是预训练的模型,所以肯定是要下模型和词表的,作者把资源放到了亚马逊的云上,链接写在了一个环境变量里,如果第一次使用,要提前下载,下载后的文件存放在cache文...
from transformers import AutoTokenizer torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 设置标志和超参数 # Configuration flags and hyperparametersUSE_MAMBA = 1DIFFERENT_H_STATES_RECURRENT_UPDATE_MECHANISM = 0 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is...
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...
1 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 2 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') 初始化 上面就是对model和tokenizer进行初始化的代码,“BertTokenizer”和“BertModel”可以替换为自己需要的模型和分词器,后面函数的参数对应6中预训练的模型。由于是预训练的模型,所以...
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(...