from_samples的用法
时间: 2024-03-10 21:47:36 浏览: 9
`from_samples` 是一个 GPT 模型预训练的方法,用于从给定的文本样本中训练一个新的 GPT 模型。具体来说,它将文本样本转换成模型训练所需要的格式,包括 tokenization 和 encoding,然后使用这些编码后的样本训练一个新的 GPT 模型。
`from_samples` 方法通常需要以下参数:
- `train_data`: 训练数据的列表或文件名。
- `tokenizer`: 将原始文本转换成模型所需输入的 tokenizer。
- `batch_size`: 训练时的 batch size。
- `epochs`: 训练的 epochs 数量。
- `optimizer`: 训练使用的 optimizer。
- `scheduler`: 训练使用的学习率调度器。
- `model`: 可选参数,用于指定从哪个预训练模型进行微调,如果不指定则使用默认的预训练模型。
例如,以下代码演示了使用 `from_samples` 方法训练一个新的 GPT2 模型:
```python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Config, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
train_data = ['The quick brown fox jumps over the lazy dog.']
config = GPT2Config.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', config=config)
model.train()
model.from_samples(train_data, tokenizer=tokenizer, batch_size=2, epochs=2)
```
在这个例子中,我们使用了 `GPT2Tokenizer` 和 `GPT2LMHeadModel`,并使用 `from_samples` 方法从训练数据 `train_data` 中训练了一个新的 GPT2 模型。