output = model(input_ids=torch.tensor(input_ids), attention_mask=torch.tensor(input_mask), output_attentions=True) logits = output.logits attentions = output.attentions prob = torch.softmax(logits, dim=-1) token_prob = torch.tensor([prob[i, input_ids[i]] for i in range(len(input_ids...
decode(data['input_ids'][0]) #第6章/评价模型 trainer.evaluate() #第6章/训练 trainer.train() ## 手动保存模型参数。使用新方法,保存为 safetensors 文件,而不是 bin 文件 trainer.save_model(output_dir='./output_dir1/') ## 载入已保存的模型 from safetensors import safe_open from ...
"input_ids = tokenizer(encoder_input_str, return_tensors="pt").input_idsoutputs = model.generate( input_ids, num_beams=10, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=1, remove_invalid_values=True,)print("Output:\n" + 100 *'-')print(tokenizer.decode(outputs[0], s...
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__()... ...
BertModel# 实现了基本的Bert模型,从构造函数可以看到用到了embeddings,encoder和pooler。 下面是允许输入到模型中的参数,模型至少需要有1个输入: input_ids 或 input_embeds。 input_ids就是一连串 token 在字典中的对应id。形状为 (batch_size, sequence_length)。
base_model_prefix:基本模型前缀,在模型的命名中使用,例如在加载预训练模型的权重时使用。 main_input_name:指定模型的主要输入名称,通常是 input_ids。 _init_weights方法:用于初始化模型权重的方法。 在这个基类中,大多数属性都被定义为 None 或空字符串,这些属性在具体的预训练模型类中会被重写或填充。接下来我...
self.model = ... def forward(self, inputs, labels): output = self.model(**inputs) hidden_states = ... loss = loss_fn(outputs, labels) return CausalLMOutputWithPast( loss=loss, logits=logits, past_key_values=outputs.past_key_values, ...
output = model.generate(input_ids, max_length=512, penalty_alpha=0.6, top_k=4)print("Output:\n" + 100 *'-')print(tokenizer.decode(output[], skip_special_tokens=True))print("" + 100 *'-')模型输出:Output:---In a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living in...
["Input"] = tokenizer.decode(input_ids[0])# 提示文本output = model(input_ids=input_ids)# 将提示文本输入到模型进行解码# Select logits of the first batch and the last token and apply softmaxnext_token_logits = output.logits[0,-1, :] next_token_probs = torch.softmax(next_token_...
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)]) # 添加特殊标记 with torch.no_grad(): last_hidden_states = model(input_ids)[0] # 模型输出是元组 # 每个架构都提供了几个类,用于对下游任务进行调优,例如。