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...
在本例中,self.model的类型是BertForSequenceClassification,它属于PreTrainedModel类。 (3)调用save_pretrained self.model.save_pretrained(output_dir, state_dict=state_dict, safe_serialization=self.args.save_safetensors) 这一行代码调用了save_pretrained,经过这一行代码后,对应的checkpoints文件夹将会保存config....
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") 上述操作会保存两个文件,如下所示。 ls directory_on_my_computer config.json pytorch_model.bin config.json文件包含了构建模型需要的属性及其值,同时也包括一些元数据(checkp...
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...
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...
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...
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-...
save_pretrained('./directory/to/save/') # save tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained('./directory/to/save/') # re-load #SOTA examples for GLUE, SQUAD, text generation... Transformers 同时支持 PyTorch 和 TensorFlow2.0,用户可以将这些工具放在一起使用。如下为使用 TensorFlow2.0 和 ...
# 通过`.save_pretrained()`保存 transformers-cli upload./config.json[--filename folder/foobar.json]# 上传单个文件 #(你可以选择覆盖其文件名,该文件名可以嵌套在文件夹中) 然后,可以通过其标识符,用户名和上面的文件夹名称的组合来访问模型: 代码语言:javascript ...
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained(model_name) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 模型保存与加载 #模型保存 ##对模型进行微调后,可以通过以下方式将其与标记器一起保存: save_directory="./save/" tokenizer.save_pretrained(save_directory) ...