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,一个是配置文件config.json,一个是模型的权重...
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...
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...
但是,在使用save_pretrained函数时,不需要放置文件名,只需目录即可。 Hugging Face 还有AutoModel和AutoTokenizer类,正如您从之前的章节中所见。您也可以使用这个功能来保存模型,但在这之前仍然需要手动完成一些配置。第一件事就是将分词器以适当的格式保存以供AutoTokenizer使用。您可以通过使用save_pretrained来实现这一...
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...
PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模型的基类。所以你如果看到一个模型取名为LlamaForCausalLM,那你就可以知道这个模型的输出格式大概率就是自回归输出,即前面提到的CausalLMOutput。为什么说大概率呢,因为自回归输出还有蛮多种的,赶时间的朋友看到这就可以切换到其他文章了,至此你应该也...
pretrained_model_name_or_path:这个参数可以是一个需要下载或缓存中的与训练模型的快捷名称,如果本地的缓存中没有这个模型,就自己去官网下载,缓存到本地.cache中,速度较慢;也可以是使用save_pretrained()保存的模型权重字典的路径,如./my_model_directory/。我参考其他博客,选择手动下载一个模型的config.json ,mod...
save_pretraining():将模型中的提示配置文件、权重文件、词表文件保存在本地,以便可以使用from_pretraining方法对它们进行新加载。 1.5.2 自动加载 在使用时,通过向from_pretrained方法中传入指定模型的版本名称,进行自动下载,并加载到内存中。 from transformers import BertTokenizer,BertForMaskedLM# 使用bert-base-...
#Load the TensorFlow model in PyTorch for inspectionmodel.save_pretrained('./save/') pytorch_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('./save/', from_tf=True) #Quickly test a few predictions - MRPC is a paraphrasing task, let's see if our model learned the tasksentence_0 = ...
使用的时候,非常简单。huggingface的transformers框架主要有三个类model类、configuration类、tokenizer类,这三个类,所有相关的类都衍生自这三个类,他们都有from_pretained()方法和save_pretrained()方法。 from_pretrained方法的第一个参数都是pretrained_model_name_or_path,这个参数设置为我们下载的文件目录即可。