使用tokenizer.batch_encode_plus对文本数据进行编码,将其转化为模型可处理的输入格式。 3,数据过滤 定义过滤函数f,移除超过512个token的句子,确保输入符合模型的长度要求。 4,模型初始化和参数统计 加载预训练模型并统计模型参数量,帮助理解模型的复杂度。 5,模型测试计算 使用模拟数据测试模型的输出,验证模型在给定输...
_pad 对 tokenize 后的结果进行 pad,主要用在 trainer 里的 collator _encode_plus 处理单条文本 _batch_encode_plus 处理 batch 文本 使用我们自研的 tokenizer,在单核下比 huggingface 使用 Rust 开发的 BertTokenizerFast 在多核下更快。 训练代码 符合transformers 标准的模型,可以直接使用框架的 Trainer 完成模...
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_type_ids等,适合复杂输入准备。以及提供句子编码拼接功能。 batch_encode_plus: 对一批文本进行编码,可以自动处理填充和截断,以确保所有输入具有相同的长度。 decode: 将token IDs...
其次,我们可以直接调用 batch_encode_plus 方法,加载数据 from transformers import BertTokenizer, BertTokenizerFast from transformers import AutoModel import torch tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("./bert-base") model = AutoModel.from_pretrained("./bert-base") inputs = tokenizer.batch_encod...
BarkCoarseModel(也称为粗声学模型): 一个因果自回归 transformer 模型,其接收BarkSemanticModel模型的输出,并据此预测 EnCodec 所需的前两个音频码本。 BarkFineModel(也称为细声学模型),这次是个非因果自编码器 transformer 模型,它对先前码本的嵌入和进行迭代,从而生成最后一个码本。
attention_mask (torch.Tensor of shape (batch_size, sequence_length), optional)— 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间: 1 表示未被掩盖的标记, 0 表示被掩盖的标记。 什么是注意力掩码? 索引可以使用 AutoTokenizer 获得。有关详细信息,请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 Pr...
out = tokenizer.batch_encode_plus( batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1])], truncation=True, padding='max_length', add_special_tokens=True, max_length=30, # 返回类型,可以是tf(tensorflow),pt(pytorch),np(numpy),默认返回list ...
BarkCoarseModel(也称为粗声学模型): 一个因果自回归 transformer 模型,其接收BarkSemanticModel模型的输出,并据此预测 EnCodec 所需的前两个音频码本。 BarkFineModel(也称为细声学模型),这次是个非因果自编码器 transformer 模型,它对 先前码本的嵌入和 进行迭代,从而生成最后一个码本。
>>> tokenized = tokenizer.batch_encode_plus(["hello how is it going with you","hello how is it going with you"],return_tensors="tf",max_length= max_length,truncation=True,pad_to_max_length=True) 使用tokenizer时重要的是使用max_length、truncation和pad_to_max_length这些参数。这些参数确保...
import tensorflow as tfimport mathdef use_sts_benchmark(batch):sts_encode1 = \tf.nn.l2_normalize(use_model(tf.constant(batch['sentence1'])), axis=1)sts_encode2 = \tf.nn.l2_normalize(use_model(tf.constant(batch['sentence2'])), axis=1)cosine_similarities = \tf.reduce_sum(tf.multipl...