调用tokenizer_class_from_name 这里实际执行了 module=importlib.import_module(f".marian",transformers.models)returngetattr(module,"MarianTokenizer") getattr(module, "MarianTokenizer") 传递给了 tokenizer_class, 最后 from_pretrained 这里可以开始看tokenization_marian.py的代码 :transformers/models/marian/tokeniz...
tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 或者 fromtokenizersimportBertWordPieceTokenizer tokenizer = BertWordPieceTokenizer("bert-base-uncased-vocab.txt", lowercase=True) 这个库把tokenize的过程分为四个步骤: Normalization 让字符串变得不那么杂乱,使其规范化。主要...
AutoTokenizer.from_pretrained('google/byt5-base')提供错误: OSError:无法加载由“NewConnectionError(...
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...
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...
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 ...
from_pretrained('my-model-directory') save_pretrained('my-model-library', tokenizer=tokenizer, model=model) 上传到Hugging Face: 最后,您需要将打包的模型库上传到Hugging Face。首先,您需要在Hugging Face上创建一个新的模型库,然后使用transformers库中的push_to_hub方法将模型库推送到您的Hugging Face仓库。
由于众所周知的原因,国内很难使用huggingface去下载权重,但现在的大模型的权重以及相关的分词器配置都放在huggingface的仓库中。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...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` 在此示例中,`AutoTokenizer.from_pretrained`方法从Hugging Face预训练模型的名称`"bert-base-uncased"`中加载了BERT模型的Tokenizer。加载时,会自动下载并缓存所需的模型文件。 还可以通过指定文件路径来加载Tokenizer。例如,如果已将预训练模型文...