importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassificationcheckpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)sequence="I've been waiting for a HuggingFace course my ...
transformers tokenizer 参数 transformers库中的Tokenizer类是用于文本分词的,它有一些重要的参数。以下是一些常用的参数: 1.vocab_file:这是一个字典文件,其中包含模型词汇表。这个文件通常是以.json或.txt为扩展名。 2.merges:这是一个列表,用于指定如何合并连续的标记。这对于某些模型(如BPE)非常重要。 3.model_...
2. BertTokenizer 以字分割,继承PreTrainedTokenizer,前面介绍过,构造函数参数; vocab_file(string):字典文件,每行一个wordpiece do_lower_case(bool, optional, defaults to True) :是否将输入转换成小写 do_basic_tokenize(bool, optional, defaults to True):是否在字分割之前使用BasicTokenize ...
在实际工程中,会先使用Tokenizer把所有的文本转换成input_ids,token_type_ids,attention_mask,然后在训练的时候,这步就不再做了,目的是减少训练过程中cpu处理数据的时间,不给显卡休息时间。 在使用Tokenizer把所有的文本做转换的期间,如果设置的文本的长度上限为64,那么会把大于64的文本截断;那些少于64的文本,会在训...
分词tokenizer,将句子1与句子2分别放入函数,分词后的token_type_ids数组中0代表第一句、1代表第二句;句子与句子之间用[SEP]区分。 如: ['[CLS]', '今', '天', '早', '上', '9', '点', '半', '起', '床', ',', '我', '在', '学', '习', '预', '训', '练', '模', '型'...
classEsperantoDataset(Dataset):def__init__(self,evaluate:bool=false):tokenizer=ByteLevelBPETokenizer("./models/EsperBERTo-small/vocab.json","./models/EsperBERTo-small/merges.txt",)tokenizer._tokenizer.post_processor=BertProcessing(("",tokenizer.token_to_id("")),("",tokenizer.token_to_id(""...
在我们使用transformers进行预训练模型学习及微调的时候,我们需要先对数据进行预处理,然后经过处理过的数据才能“喂”进bert模型里面,这这个过程中我们使用的主要的工具就是tokenizer。你可以建立一个tokenizer通过与相关预训练模型相关的tokenizer类,例如,对于Roberta,我们可以使用与之相关的RobertaTokenizer。或者直接通过Auto...
tokenizer ''' BertTokenizerFast(name_or_path='./roberta_tokenizer/', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', ...
pad_token_id = tokenizer.eos_token_id >>> inputs = tokenizer(["Today is"], return_tensors="pt") >>> # Example 1: Print the scores for each token generated with Greedy Search >>> outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=5, return_dict_in_generate=True, output_scores=...
For open-end generation, HuggingFace sets the padding token ID to be equal to the end-of-sentence token ID, so I configured it manually using : import tensorflow as tf from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") model = TFGPT...