classPreTrainedModel(nn.Module, ModuleUtilsMixin, GenerationMixin, PushToHubMixin, 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,...
classPreTrainedModel(nn.Module,ModuleUtilsMixin,GenerationMixin,PushToHubMixin,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:PretrainedCo...
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...
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...
在文件transformers/modeling_utils.py里面,就可以找到 model = replace_with_bnb_linear( model, modules_to_not_convert=modules_to_not_convert, quantization_config=quantization_config ) # training in 8-bit is only available in 0.37.0+ model._is_quantized_training_enabled = version.parse( importlib_...
)from...modeling_utilsimportPreTrainedModel# 导入预训练模型工具函数from...utilsimport(# 导入通用工具函数add_end_docstrings, add_start_docstrings, add_start_docstrings_to_model_forward, logging, replace_return_docstrings, )from.configuration_pegasusimportPegasusConfig# 导入 Pegasus 配置文件logger = loggin...
每个模型共有的其他方法在 ModuleUtilsMixin(用于 PyTorch 模型)和 ~modeling_tf_utils.TFModuleUtilsMixin(用于 TensorFlow 模型)中定义,或者用于文本生成的 GenerationMixin(用于 PyTorch 模型)、TFGenerationMixin(用于 TensorFlow 模型)和 FlaxGenerationMixin(用于 Flax/JAX 模型)。 PreTrainedModel class transformers....
裸PatchTST 模型输出原始隐藏状态,没有特定的头。该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等)。 该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块,并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - transformers/src/transformers/modeling_flax_utils.py at v4.27.2 · huggingface/transformers
The tokenizer is responsible for all the preprocessing the pretrained model expects and can be called directly on a single string (as in the above examples) or a list. It will output a dictionary that you can use in downstream code or simply directly pass to your model using the ** ...