注意，如果张量包含一个NumPy数组，并且没有启用立即执行，那么这些值将作为一个或多个tf嵌入到图中。不断的操作。对于大型数据集(> 1 GB)，这可能会浪费内存，并且会遇到图形序列化的字节限制。...注意，如果张量包含一个NumPy数组，并且没有启用立即执行，那么这些值将作为一个或多个tf嵌入到图中。不断的操作。对于大型数据集(> 1 GB)，这可能会浪费内存，并且会遇到图形序列化的字节限制。...数据跟踪函数并以图形的形式执行它。要在函数内部使用Python代码，有两个选项:1)依靠AutoGraph将Python代码转换成等价的图形计算。...例如，当从一组TFRecord文件中读取数据时，在将数据集转换为输入示例之前进行切分。这样可以避免读取每个worker上的每个文件。...在图形模式下，通常应该调用此方法一次，并将其结果作为另一个计算的输入。然后，一个典型的循环将调用tf.Session.run。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
关闭会话上的方法，或将会话用作上下文管理器。...eval应该在这个会话中执行。...返回值:调用时将执行feed_list定义的步骤并在此会话中获取的函数。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。
此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 output_hidden_states (布尔值，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。...这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。 return_dict (布尔值，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。...training (布尔值，可选，默认为`False“) — 是否在训练模式下使用模型（一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为）。...Python 函数一样传递输入！...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力。
return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。...此类派生自 Python 字典，可用作字典。...将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。 支持第二种格式的原因是 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...此参数可以在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
由于在传递inputs_embeds而不是input_ids时无法猜测填充标记，因此会执行相同操作（取每行批次中的最后一个值）。 此模型继承自 PreTrainedModel。...将索引加载到内存中。...output_attentions（布尔值，可选）- 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参见返回的张量中的attentions。...exclude_bos_score（布尔值，可选）- 仅在传递了labels时相关。如果为True，在计算损失时将忽略 BOS 标记的得分。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
词汇表中不存在的标记无法转换为 ID，而是设置为此标记。 bos_token (str, optional, 默认为 "") — 在预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。...lengths (tf.Tensor或Numpy array，形状为(batch_size,)，可选) — 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）— 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy array，可选） — 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...Python 函数一样传递输入！...Python 函数一样传递输入！...此参数可以在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数可在急切模式中使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
当对其进行迭代时，将返回这些标量字符串张量。使用.take方法只显示前10条记录。 注意:遍历tf.data.Dataset只在启用紧急执行时工作。...注意feature_description在这里是必要的，因为数据集使用图形执行，并且需要这个描述来构建它们的形状和类型签名: # Create a description of the features...将示例字段转换为标准张量。 5、TFRecord files in Python tf.io模块还包含用于读取和写入TFRecord文件的纯python函数。...这样做的目的是显示如何端到端输入数据(在本例中是图像)并将数据写入TFRecord文件，然后读取文件并显示图像。例如，如果希望在同一个输入数据集上使用多个模型，这将非常有用。...首先，让我们下载这张猫在雪地里的照片和这张正在建设中的纽约威廉斯堡大桥的照片。
attention_mask（形状为({0})的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充令牌索引上执行注意力。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...attention_mask (tf.Tensor，形状为({0})，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy 数组，可选）— 每个句子的长度，可用于避免在填充标记索引上执行注意力。...lengths（形状为(batch_size,)的tf.Tensor或Numpy数组，可选）- 每个句子的长度，可用于避免在填充的标记索引上执行注意力。
was_fused — 一个布尔值，如果label_id在label_ids_to_fuse中，则为True，否则为False。...was_fused — 一个布尔值，如果label_id在label_ids_to_fuse中，则为True，否则为False。...pixel_mask（形状为(batch_size, height, width)的torch.LongTensor，可选）— 避免在填充像素值上执行注意力的掩码。...pixel_mask（形状为(batch_size, height, width)的torch.LongTensor，可选）— 用于避免在填充像素值上执行注意力的掩码。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典在第一个位置参数中。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...此参数可在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
attention_mask (Numpy array 或 tf.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask (Numpy array 或 tf.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 遮罩，避免在填充标记索引上执行注意力。...由于在传递inputs_embeds而不是input_ids时无法猜测填充标记，因此它会执行相同操作（取每批行中的最后一个值）。 这个模型继承自 PreTrainedModel。
将特征聚合成有前途的新特征。 执行特征缩放： 标准化或归一化特征。...但也可以在不构建图形的情况下运行正向模式自动微分（即数值上，而不是符号上），只需在运行时计算中间结果。...队列 队列是一种数据结构，您可以将数据记录推送到其中，然后再将它们取出。TensorFlow 在tf.queue包中实现了几种类型的队列。...附录 D：TensorFlow 图 在本附录中，我们将探索由 TF 函数生成的图形（请参阅第十二章）。 TF 函数和具体函数 TF 函数是多态的，意味着它们支持不同类型（和形状）的输入。...它们代表将在实际值被馈送到占位符x并执行图形后流经图形的未来张量。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 用于避免在填充标记索引上执行注意力。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...此参数在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选）— 避免在填充令牌索引上执行注意力的蒙版。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。 num_hashes (int, 可选) — 在分桶期间应执行的哈希轮数。...num_hashes (int, optional) — 在分桶过程中应执行的哈希轮数。设置此参数会覆盖config.num_hashes中定义的默认值。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。 num_hashes（int，可选）— 在分桶期间应执行的哈希轮数。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。 num_hashes (int, optional) — 在分桶期间应执行的哈希轮数。...此参数可以在急切模式下使用，在图模式中该值将始终设置为 True。
Python 函数一样传递输入！...TensorFlow 模型和层在transformers中接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
这是在使用掩码语言建模训练此模型时使用的标记。这是模型将尝试预测的标记。 add_prefix_space (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在输入中添加初始空格。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。
词汇表中不存在的标记无法转换为 ID，而是设置为此标记。 bos_token（str，可选，默认为""）— 在预训练期间使用的序列开始标记。可用作序列分类器标记。...词汇表中没有的标记无法转换为 ID，而是设置为此标记。 bos_token（str，可选，默认为""）— 在预训练期间使用的序列开始标记。可以用作序列分类器标记。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选）—遮罩，以避免在填充标记索引上执行注意力。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。
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