class transformers.StoppingCriteriaList < source > ( iterable = () ) __call__ < source > ( input_ids: LongTensor scores: FloatTensor **kwargs ) 参数 input_ids (torch.LongTensor,形状为(batch_size, sequence_length))— 词汇表中输入序列标记的索引。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信...
派生自 StoppingCriteria 类的实例列表,用于告知生成循环是否应该停止。 pad_token_id (int, 可选)— 填充标记的 id。 eos_token_id (Union[int, List[int]], 可选)— 序列结束标记的 id。可选择使用列表设置多个序列结束标记。 output_attentions (bool, 可选,默认为False)— 是否返回所有注意力层的注意力...
派生自 StoppingCriteria 类的实例列表,用于告知生成循环是否应该停止。 pad_token_id (int, 可选)— 填充标记的 id。 eos_token_id (Union[int, List[int]], 可选)— 序列结束标记的 id。可选择使用列表设置多个序列结束标记。 output_attentions (bool, 可选,默认为False)— 是否返回所有注意力层的注意力...
generation config.If a logit processor is passed that is already createdwiththe arguments or a generation config an error is thrown.This feature is intendedforadvanced users.stopping_criteria(`StoppingCriteriaList`,*optional*):Custom stopping criteria that complement thedefaultstopping criteria built from...
stopping_criteria(StoppingCriteriaList,可选)— 自定义停止标准,用于补充从参数和生成配置构建的默认停止标准。如果传递了已经使用参数或生成配置创建的停止标准,则会引发错误。如果您的停止标准取决于scores输入,请确保将return_dict_in_generate=True, output_scores=True传递给generate。此功能适用于高级用户。 prefix...
StoppingCriteriaList, MaxLengthCriteria, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2") # set pad_token_id to eos_token_id because GPT2 does not have a PAD token ...
Transformers 源码解析(五) .\generation\stopping_criteria.py # 导入时间模块,用于处理时间相关功能 import time # 导入警告模块,用于发出警告信息 import warnings # 导入抽象基类模块,用于定义抽象类 from abc i
generation config. If a stopping criteria is passed that is already created with the arguments or a generation config an error is thrown. This feature is intended for advanced users. prefix_allowed_tokens_fn (`Callable[[int, torch.Tensor], List[int]]`, *optional*): ...
stopping_criteria(StoppingCriteriaList,可选)— 自定义停止标准,补充由参数和生成配置构建的默认停止标准。如果传递的停止标准已经使用参数或生成配置创建,则会引发错误。此功能适用于高级用户。 prefix_allowed_tokens_fn(Callable[[int, torch.Tensor], List[int]],可选)— 如果提供,此函数将在每个步骤将束搜索限...
__call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor, **kwargs) -> bool: last_2_ids = input_ids[:,-2:].tolist() return self.eos_sequence in last_2_ids output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=64, stopping_criteria = [RwkvStoppingCriteria(...