在transformers库中,训练好的模型可以通过save_pretrained方法进行保存。该方法会将模型的结构和权重保存到指定的目录。例如: model.save_pretrained('your_save_directory') 这里的'your_save_directory'应替换为实际的保存路径。保存后的目录会包含模型的配置信息、权重文件等。 3.2 加载模型 加载模型时,可以使用transfo...
通过save_pretrained()保存整个模型 save_pretrained方法 是保存预训练模型最常用的方法。这将保存模型的权重和配置到一个文件夹中,可以在之后使用from_pretrained方法加载。 model = AutoModel.from_pretrained("hfl/rbt3") model.save_pretrained(save_directory) 进入save_directory路径,可以看到两个文件,一个是配置...
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyTextTiny") torch.save(model.state_dict(), 'model.bin') 其中 model.state_dict() 把模型得参数权重导出到字典。 1.2 加载 1 model.load_state_dict(torch.load('model.bin')) 先load 成为字典,再load_state_dict 加载入模型,注意这个model已经是...
上述from_pretrained方法中的模型可以在Model Hub中找到,可以用来加载所有使用BERT架构的checkpoint。完整的BERT checkpoint列表可以在链接here中找到。 保存模型 保存模型像加载模型一样简单。和from_pretrained()函数类似,我们使用save_pretrained()函数保存模型,如下所示。 model.save_pretrained("directory_on_my_computer...
我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
ModelOutput(transformers.utils.ModelOutput)是所有模型输出的基类。简单理解它就是一个字典,在模型的forward函数里把原本的输出做了一下封装而已,方便用户能直观地知道输出是什么。例如CausalLMOutput顾名思义就是用于像 GPT 这样自回归模型的输出。 PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模...
(后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOutputWithPast, CausalLM...
尝试使用trainer.save_model(model_path)保存模型预计在使用 trainer.save_model(model_path) 保存模型时,将保存包括 model.bin 在内的所有必需文件。观察到只保存了training_args.bin、model.safetensors和config.json文件,而没有包含model.bin。huggingface-transformers huggingface fine-tuning huggingface-trainer 1...
model_class.from_pretrained(pretrained_weights, torchscript=True) traced_model = torch.jit.trace(model, (input_ids,)) #Simple serialization for models and tokenizers model.save_pretrained('./directory/to/save/') # save model = model_class.from_pretrained('./directory/to/save/') # re-load...
model_path="H:\\code\\Model\\bert-base-cased-finetuned-mrpc\\" #pytorch框架 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path) ...