我使用“简单转换器”库预训练了新数据的RoBERTa模型:
from simpletransformers.classification import ClassificationModel
OUTPUT_DIR我需要像上面一样创建相同的模型并对其进行预训练,但是使用‘PyTorch库,而不是使用’简单转换器库。有什么方法可以使它像上面的代码那样简单吗?我已经加载了预先训练过的模型,如它所说的这里:
import torch
roberta = to
我按照这里的指南(,)从头开始训练类似罗伯塔的模型。(使用我自己的令牌程序和数据集)
但是,当我运行run_mlm.py ()以使用掩蔽任务训练我的模型时,会出现以下消息:
All model checkpoint weights were used whenAll the weights of RobertaForMaskedLM were initialized from the model checkpoint at roberta-base.我想知道这是否意味着我从零开始就开始使用</em
我搞不懂应该用哪一种隐藏状态作为调整后的Roberta变压器模型的输出。("roberta-base", config=config)
inp = "alright let s do this "
sentence = tok.encode(inp, padding=可选)
注意事项(可选)
通过传递配置以启用hidden_states输出,output是(prediction_scores,hidden_states)的一个元组
我的问题是:我是否应该使用outp
我正在使用转换器,并且我已经加载了一个模型,它工作得很好: from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformersimport AutoTokenizer
task='sentiment'
MODEL = "cardiffnlp/twitter-roberta-base-{task}"
tokenizer =AutoModelForSequenceClassification.from_pr
我在google colab上使用roberta的问答模型来解决推文情感提取问题。但是模型无法训练,因为我得到了一个资源耗尽错误;
查看完整错误:
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,16,128,64/roberta/encoder/layer_._17/attention/self/transpose (defined at
我试着用伯特模型来进行文本分类。由于课文是关于科学文本的,我打算使用SicBERT预培训模型:。我遇到了几个限制,我想知道是否有解决办法:
当我想要进行标记化和批处理时,它只允许我使用max_length of <=512。有没有办法用更多的代币。难道这个512的限制不意味着我实际上没有在训练中使用所有的文本信息吗?有什么解决办法来使用所有的文本吗?
我尝试将这个预先训练过的库与其他模型一起使用,比如DeBERTa或</e
我想要运行罗伯塔模型,但它有一个连接错误.下面是错误:连接错误,我们无法在缓存的路径中找到请求的文件。请再试一次,或确保您的互联网连接已开启。import AutoModelForSequenceClassification
from scipy.special import softmax
MODEL = f"cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment
我只是想得到一些关于AngularJS的概念的证明。在下面的代码中,由于某种原因,对getClass的调用将是无限循环。作用域变量noOfCalls被设置为函数中的增量。我的期望是,每次迭代都要调用这个函数一次。有人能帮忙吗?
柱塞连杆
HTML
<body ng-controller="MainCtrl">
<h1>Total number of calls: {{noOfCalls}}</h1>
<div class="container" ng-repeat="item in arraydata"&