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Transformers 4.37 中文文档(七)

在我们的示例中,我们将获取 ResNet 类的一些参数,可能需要进行调整。然后,不同的配置将给我们不同类型的可能的 ResNets。然后我们只需存储这些参数,之前检查其中一些参数的有效性。...kwargs, 这些kwargs需要传递给超类__init__。...我们将在下一节中使用第二种方法,并看看如何将模型权重与我们模型的代码一起推送。但首先,让我们在模型中加载一些预训练权重。 在您自己的用例中,您可能会在自己的数据上训练自定义模型。...将带有自定义代码的模型注册到自动类 如果您正在编写一个扩展 Transformers 的库,您可能希望扩展自动类以包括您自己的模型。...您的自定义模型可能适用于许多不同的任务,因此您必须指定哪个自动类是您模型的正确类。 如果要将代码文件复制,可以使用register_for_auto_class()。

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    用 BERT 精简版 DistilBERT+TF.js,提升问答系统 2 倍性能

    相较于对硬目标(正确类的独热编码 (one-hot encoding))进行交叉熵训练,我们选择通过对软目标(教师的概率分布)进行交叉熵训练,将知识从教师传递到学生。我们的训练损失因此变为: ?...其中 t 为来自教师的 logit,s 是学生的 logit 我们的学生网络是 BERT 的小型版本,其中移除了词条类 (Token Type) 嵌入向量和 pooler(用于下一句分类任务)。...在这种格式下,模型的架构位于关联的 Python 类中。...模型中调用的函数call传递给 tf.function。...如何知道自己需要使用 "ouput_0" 和 "output_1",以从模型返回的结果中提取开始和结束 logit(回答问题的可能跨度的起点和终点)?

    1.2K30

    nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

    假设你是一名数据科学算法工程师,现在需要构建一个系统来自动识别人们在 Twitter 上表达的关于你公司产品的情绪极性,例如“愤怒”或“快乐”。...,而label列是一个特殊的 ClassLabel 对象,其中包含有关类名及其到整数的映射的信息。...查看类别分布 每当您处理文本分类问题时,检查数据集中类别分布是第一个步骤,也是最好的习惯。 具有倾斜类分布的数据集在训练损失和评估指标方面可能需要与平衡数据集不同的处理。...长于模型上下文大小的文本需要被截断,如果截断的文本包含关键信息,可能会导致性能下降;对于这个数据集下,看起来这不是问题。 现在让我们弄清楚如何将这些原始文本转换为适合Transformers的格式!...,以及我们传递给训练器的指标。

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    小版BERT也能出奇迹:最火的预训练语言库探索小巧之路

    如何将这些庞然大物投入到生产中?如何在低延迟约束下使用这些大模型?我们需要用(昂贵的)GPU 服务器执行大规模服务吗? ?...例如,desk chair(办公椅)可能会被误分类为 armchair(扶手椅),但通常不会被误认为是 mushroom(蘑菇)。这种不确定性被称为「暗知识」。...因此,他们假设在语言建模设置中,输出空间(词汇)要比下游任务输出空间的维度大得多。而在 L2 损失中,logit 可能会相互抵消。...模型性能:DistilBERT 测试 研究者在 GLUE 基准的开发集上对比了 DistilBERT 和两个基线模型的性能,基线模型分别是 BERT base(DistilBERT 的教师模型)和来自纽约大学的强大非...下游任务:蒸馏和迁移学习 研究者进一步研究了在高效推断约束下,DistilBERT 在下游任务上的应用。研究者对紧凑的预训练语言模型 DistilBERT 进行微调,用于分类任务。

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    小版BERT也能出奇迹:最火的预训练语言库探索小巧之路

    如何将这些庞然大物投入到生产中?如何在低延迟约束下使用这些大模型?我们需要用(昂贵的)GPU 服务器执行大规模服务吗? ?...例如,desk chair(办公椅)可能会被误分类为 armchair(扶手椅),但通常不会被误认为是 mushroom(蘑菇)。这种不确定性被称为「暗知识」。...因此,他们假设在语言建模设置中,输出空间(词汇)要比下游任务输出空间的维度大得多。而在 L2 损失中,logit 可能会相互抵消。...模型性能:DistilBERT 测试 研究者在 GLUE 基准的开发集上对比了 DistilBERT 和两个基线模型的性能,基线模型分别是 BERT base(DistilBERT 的教师模型)和来自纽约大学的强大非...下游任务:蒸馏和迁移学习 研究者进一步研究了在高效推断约束下,DistilBERT 在下游任务上的应用。研究者对紧凑的预训练语言模型 DistilBERT 进行微调,用于分类任务。

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    使用 HuggingFace Transformers创建自己的搜索引擎

    注意:将所有文本转换为矢量可能需要一些时间,所以如果你只是想尝试一下,我建议只使用20,000条记录来快速训练。 HuggingFace?...Transformers 如果你在过去的一年中参与了自然语言处理(NLP)领域,你可能已经听说过HuggingFace?。...要实现该模型,请遵循以下步骤: 使用distilBERT-base-uncase模型实例化SentenceTransformer。 调用encode并将葡萄酒描述传递给它。...) 注意:如果您以前从未下载过该模型,您将看到它下载并可能弹出一些消息。...我们需要找到最接近搜索向量的向量。使用暴力循环技术搜索和排序数据可能代价昂贵且速度缓慢。相反,为数据点创建一个索引则会快很多。

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    Transformers 4.37 中文文档(二)

    例如,要加载用于因果语言建模的 PEFT 适配器模型: 指定 PEFT 模型 ID 将其传递给 AutoModelForCausalLM 类 from transformers import...请记住来自微调教程中,TrainingArguments 类是您指定超参数和额外训练选项的地方。其中一个训练选项包括直接将模型推送到 Hub 的能力。...点击您的模型存储库中的编辑模型卡按钮。 查看 DistilBert 的模型卡片,这是模型卡片应包含的信息类型的一个很好的例子。...请注意,您的代理只是一个大型语言模型,因此提示中的细微变化可能会产生完全不同的结果。尽可能清楚地解释您想要执行的任务是很重要的。我们在这里更深入地讨论如何编写良好的提示这里。...", picture=picture) 当模型无法理解您的请求并混合工具时,这可能会有所帮助。

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    Transformers 4.37 中文文档(十三)

    代理返回的结果可能会有所不同,因为 API 或底层模型可能会发生变化。 要了解更多关于代理和工具的信息,请确保阅读入门指南。此页面包含底层类的 API 文档。...要实例化的处理器类是根据配置对象的model_type属性选择的(如果可能,作为参数传递或从pretrained_model_name_or_path加载): align — AlignProcessor...不对应任何配置属性的剩余键将传递给底层模型的 __init__ 函数。 从预训练模型实例化库中的一个模型类(带有因果语言建模头)。...,kwargs 将首先传递给配置类的初始化函数(from_pretrained())。...不对应任何配置属性的剩余键将传递给基础模型的 __init__ 函数。 从预训练模型实例化库中的一个模型类(带有序列分类头)。

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    Vue中 props 这些知识点,可以在来复习一下!

    当你读完这篇指南时,你就会知道成为一名高效的Vue开发者所需要知道的关于props的一切。 在本指南中,我们将介绍关于 props 的最重要的事情: 什么是 props ?...props 的两个主要特点 如何将 props 传递给其他组件 添加 props 类型 添加必填的 props 设置默认值 什么是 props ?...接着来看看如何将 props 从一个组件传递到另一个组件。 将 props 传递给其他组件 如果希望将值从组件传递到子组件,这与添加HTML属性完全相同。...JS 表达式是 JS 的任何代码段。 可能是像我们在此处这样的变量名,或更复杂的名称。...name 是必需要传入的,相反,required 为 false 对应的props可传可不传。

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    Java Mybatis基础知识总结

    parameterType属性用来指定参数类型,parameterType属性是专门用来给sql语句占位符#{}传值的,底层原理使用了反射机制,#{}的大括号当中需要提供实体类的属性名,底层使用属性名拼接...get方法来获取属性值,将属性值传递给sql语句。...resultType用来指定结果集封装的数据类型,当一个select语句查询之后得到结果集,结果集的列名需要和java实体类的属性名一致,不一致的可以使用as关键字给列起别名,拿着列名拼接set方法,通过反射机制调用...其执行原理为,使用OGNL从sql参数对象中计算表达式的值,根据表达式的值动态拼接sql,以此来完成动态sql的功能。 ● Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的?...● 在MyBatis当中,给sql语句传值,你知道哪几种方式? 通过POJO(Javabean)可以传值,但要求#{}的大括号当中提供POJO的属性名。

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    【第三篇】XiaoZaiMultiAutoAiDevices之运行核心流程

    ]: print(f'\033[31m{device}设备不在线,可能未开启WebDriverAgent服务,请在tools文件夹下启动start_ios_devices或检查设备是否配置好相关环境...3、通过_tests属性,我们可以拿到对应discover所遍历到的测试用例相关信息,通过split切割拿到和配置文件中名称一致的测试文件名。 4、通过exec动态导入测试类,这一步可能会比较难理解。...这个在我之前的一篇文章里面也有相关知识点看,文章标题为:python小知识点-exec的local 5、拿到了一致的名称,再通过suite.addTest()将测试类加入到我们的测试套件中执行。...这个地方就来重点了,如何将设备的id传递给用例去执行呢?...下期预告 unittest的testcase外部传参函数剖析

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    BERT 模型的知识蒸馏: DistilBERT 方法的理论和机制研究

    如果你曾经训练过像 BERT 或 RoBERTa 这样的大型 NLP 模型,你就会知道这个过程是极其漫长的。由于其庞大的规模,训练此类模型可能会持续数天。...简单介绍DistilBERT 什么是知识蒸馏? 蒸馏的概念是相当直观的:它是训练一个小的学生模型,模仿一个更大的教师模型并尽可能接近的过程。...DistilBERT 方法 第一篇关于 BERT 提炼的论文是给我们灵感的论文,即 [1]。...当类 BERT 模型对输入进行前向传播时,无论是用于掩码语言建模、标记分类、序列分类等……它都会输出 logits,然后通过 softmax 层将其转换为概率分布。...总结 以上就是 DistilBERT 对类 BERT 模型的蒸馏过程,唯一要做的就是选择一个模型并提炼它!我们在后面的文章中将详细介绍蒸馏的过程和代码实现。

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    Python全网最全基础课程笔记(十二)——函数,跟着思维导图和图文来学习,爆肝2w字,无数代码案例!

    函数的传参 在Python中,函数的参数传递是一个核心概念,它涉及到如何将数据从函数的调用者(或称为“外部”)传递到函数内部。这个过程涉及到两个关键概念:形参(形式参数)和实参(实际参数)。...形参:函数定义时括号内的变量名,用于接收外部传入的数据。 实参:调用函数时传递给函数的实际值。...5 被传递给形参 a,3 被传递给形参 b,然后函数计算它们的和并返回结果。...灵活性:虽然位置传参是最直观的方式,但在某些情况下,它可能不够灵活。例如,当函数有许多参数且你只想修改其中一个参数的值时,使用关键字传参会更方便。...,param1=value1, param2=value2, …, paramN=valueN 是关键字传参的示例,其中 paramX 是形参名,valueX 是对应的实参值。

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    【人工智能】Transformers之Pipeline(十七):文本分类(text-classification)

    )、自然语言处理(NLP)、多模态(Multimodal)等4大类,28小类任务(tasks)。...2.2 DistilBERT—BERT 的精简版:更小、更快、更便宜、更轻便 在预训练阶段利用了知识蒸馏,并表明可以将 BERT 模型的大小缩小 40%,同时保留 97% 的语言理解能力并且速度提高 60%...可能的值包括: "sigmoid":在输出上应用 S 型函数。 "softmax":在输出上应用 softmax 函数。 "none":不对输出应用任何功能。...2.5 pipeline实战 采用pipeline,使用distilbert的distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english进行表格问答。.../distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") output=classifier("happy new year") print(output)

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