我们可以通过传入vocab.txt文件来初始化tokenizer或者采用from_pretrained方法加载云端的预训练tokenizer。 fromtokenizersimportTokenizer tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 或者 fromtokenizersimportBertWordPieceTokenizer tokenizer = BertWordPieceTokenizer("bert-base-uncas...
BertTokenizer.from_pretrained是 Hugging Face's Transformers 库中的一个方法,用于从预训练模型中加载相应的分词器(tokenizer)。这个方法接受以下参数: 1.pretrained_model_name_or_path:预训练模型的名字或路径。这可以是一个模型名称(如 'bert-base-uncased'),一个模型文件的路径,或者一个包含模型配置和权重文件...
1. 加载预训练模型:Berttokenizer.from_pretrained方法首先需要加载一个已经预训练好的模型,该模型通常包含了已经标记化的文本数据。 2. 构建标记化器:在加载了预训练模型后,该方法会根据模型的结构和参数,构建出一个Berttokenizer实例。 3. 初始化标记化器:在构建好标记化器后,该方法会根据预训练模型的参数,对标...
完整的添加例子如下: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # pick the model type model_type = "roberta-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_type) model = AutoModel.from_pretrained(model_type) # new tokens new_tokens = ["new_token"] # check if the tokens are a...
如果想要用transformers的AutoTokenizer.from_pretrained()读取我们自定义的tokenizer是不会直接成功的,需要我们在模型路径下准备两个东西。 5.1 tokenizer代码文件 transformers的AutoTokenizer能够直接认识并支持的tokenizer在这里都列出来了: 但如果是读取ChatGLMTokenizer这类,不在列表中的Tokenizer,就需要在tokenizer模型文件...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')tokens=t.encode(...).tokens 切分效果为: Tokenizer: <class 'transformers.models.bert.tokenization_bert.BertTokenizer'> Text: The problems of your past are your business. The problems of your future are my privilege. Tokens: [UNK],pro...
from_pretrained: 这不是一个方法,而是用来创建AutoTokenizer实例的类方法。它根据提供的模型名称或路径加载对应的分词器。 tokenize: 将文本字符串转换为词元(tokens)的列表。 encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_typ...
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_name) text = '愿执子手立黄昏,冬日品茗粥尚温.' input_ids = tokenizer.encode( text, add_special_tokens=True, # 添加special tokens, 也就是CLS和SEP max_length=100, # 设定最大文本长度 pad_to_max_length=True, # pad到最大的长度 ...
当我们使用AutoTokenizer.from_pretrained去载入相关分词器和模型时,会访问huggingface自动下载模型。但随着大模型的发布,很多模型的tokenizer都以tokenizer.model的方式保存,并且使用自己的.py文件去加载自定义的tokenizer类。因此tokenizer_config.json(tokenizer配置类)变得至关重要。下面就是我遇到的使用AutoTokenizer载入本...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") print(tokenizer.backend_tokenizer.normalizer.normalize_str("Héllò hôw are ü?")) >>> 'hello how are u?' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. Pre-tokenization 数据清洗好后,我们需要将文本作划分。对于英语而言,最简单的划分逻辑就是以单词...