我知道T5在每一层中都有K,Q和V矢量。它还有一个前馈网络。我想冻结K,Q和V向量,只训练每一层T5的前馈层。我用的是毕火炬图书馆。该模型可以是拥抱面T5模型的包装器,也可以是它的修改版本。我知道如何使用以下代码冻结所有参数:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(underlying_model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(underlying_model_name)
for p in model.parameters():
p.requires_gr
我刚刚训练了一个基于T5网络的模型,但是我只能用
torch.save(model, 'trained_model')
它将模型保存在一个trained_model文件中。
当我现在试着用
model = torch.load("trained_model")
我得到了一个No module named 'transformers.modeling_t5'错误
或者这样做:
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("trained_model")
我得到了一个It lo
我想使用最先进的LM T5来获得句子嵌入向量。我发现了这个仓库https://github.com/UKPLab/sentence-transformers,据我所知,在BERT中,我应该将第一个令牌作为CLS令牌,它将是句子嵌入。在这个存储库中,我在T5模型上看到了相同的行为: cls_tokens = output_tokens[:, 0, :] # CLS token is first token 这种行为正确吗?我从T5获取了编码器,并用它对两个短语进行了编码: "I live in the kindergarden"
"Yes, I live in the
我正在尝试加载我之前训练过的spaCy文本分类模型。训练完成后,模型被保存到en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz文件中。 我想在jupyter笔记本上使用这个模型,但是当我这样做的时候 import spacy
spacy.load("spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz") 我得到了 OSError: [E053] Could not read meta.json from spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz 在这里加载模型的正确方法是什么?
我一直在使用tensorflow supervisor ()从保存的检查点加载模型,用于训练和运行网络。但我注意到,即使在运行/评估模型时,检查点文件也会更新( graph.pbtxt的时间戳、更新的model.ckpt.data文件和创建的新events.out )。
这让我想知道使用supervisor来运行/评估模型是否也会重置/改变训练状态?建议使用主管进行培训以外的其他工作吗?
训练-
sv = tf.train.Supervisor(logdir=mylogdir)
with sv.managed_session() as sess:
if not sv.should_st
是谷歌预先训练好的word2vec模型CBO或skipgram。
我们通过以下方式加载预训练模型:
from gensim.models.keyedvectors as word2vec
model= word2vec.KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz')
我们如何具体加载预先训练的CBOW或skipgram模型?