Hugging Face Transformers是一个强大的Python库,它包含了大量预训练的模型和工具,可用于自然语言处理任务。其中,AutoConfig、AutoTokenizer和AutoModel from_pretrained()是三个非常实用的功能。以下是它们的参数详解: AutoConfigAutoConfig是Hugging Face Transformers库中的一个功能,它可以根据给定的模型名称自动获取模型的...
model_path="microsoft/deberta-v3-base"config=AutoConfig.from_pretrained(model_path)model=AutoModel.from_pretrained(model_path,config=config)## freezing embeddings and first2layersofencoderfreeze(model.embeddings)freeze(model.encoder.layer[:2])freezed_parameters=get_freezed_parameters(model)print(f"Freez...
from transformers import AutoConfig, TFAutoModelForCausalLM model_checkpoint = "gpt2" config = AutoConfig.from_pretrained(model_checkpoint) config.save_pretrained("./saved_model/") # 存在这里,然后可以 from_pretrained("./saved_model/") model = TFAutoModelForCausalLM.from_config(config) 1. 2....
PeftAdapterMixin):config_class =Nonebase_model_prefix =""main_input_name ="input_ids"_auto_class =None_no_split_modules =None_skip_keys_device_placement =None_keep_in_fp32_modules =None...def__init__(self, config: PretrainedConfig, *inputs, **kwargs):super().__init__()... ...
config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. hf 为了造福懒人,提供了更加简便的 API,即 Auto 系列 API。至于有多简便,看看下面的 demo 就知道了: from transformers import AutoConfig, AutoModel ...
hf 为了造福懒人,提供了更加简便的 API,即 Auto 系列 API。至于有多简便,看看下面的 demo 就知道了: fromtransformersimportAutoConfig,AutoModel# Download configuration from huggingface.co and cache.config=AutoConfig.from_pretrained("bert-base-cased")model=AutoModel.from_config(config) ...
梯度检查点可以通过 PreTrainedModel 实例的 gradient_checkpointing_enable 方法执行。 代码实现 from transformers import AutoConfig, AutoModel # https://github.com/huggingface/transformers/issues/9919 from torch.utils.checkpoint import checkpoint # initializing model model_path = "microsoft/deberta-v3-base"...
AutoModel class transformers.AutoModel < source > ( *args **kwargs ) 这是一个通用模型类,当使用 class method 或 class method 创建时,将作为库的基本模型类之一实例化。 这个类不能直接使用__init__()实例化(会抛出错误)。 from_config < source > ( **kwargs ) 参数 config(PretrainedConfig) —...
from_pretrained("camembert-base") >>> config = AutoConfig.from_pretrained("camembert-base") >>> config.is_decoder = True >>> model = CamembertForCausalLM.from_pretrained("camembert-base", config=config) >>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt") >>> ...
>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./tf_save_pretrained") 🤗 Transformers 的一个特别酷的功能是能够将模型保存并重新加载为 PyTorch 或 TensorFlow 模型。from_pt 或from_tf 参数可以将模型从一个框架转换为另一个框架: Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 >>> from transformers...