sql语句 unimo
时间: 2024-08-17 07:03:18 浏览: 29
SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系型数据库的标准语言。"UNIMO"并不是一个标准的SQL关键字或命令,所以不清楚您是否想问的是某个特定的技术、功能还是误拼了其他词汇。如果是指某种特定的SQL查询或某数据库系统的方言,通常需要更具体的上下文信息。
SQL中常见的操作有SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等。例如,SELECT * FROM table_name是基本的查询所有列数据的语句;JOIN用于合并两个或更多表的数据;UNION则用于合并两个或更多的SELECT语句的结果集,去除重复行。
如果您说的是某个特定技术或者数据库系统中的某个功能,比如UniO是什么,请提供更多信息以便我能给出准确的答案。
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怎样继承unimo的解码函数
您可以通过以下代码来继承unimo的解码函数:
```python
from transformers import UnimoTokenizer, UnimoForCausalLM
tokenizer = UnimoTokenizer.from_pretrained("unimo-base")
model = UnimoForCausalLM.from_pretrained("unimo-base")
def decode(input_ids):
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
```
这里我们使用了 transformers 库中的 UnimoTokenizer 和 UnimoForCausalLM 类来加载预训练模型,然后定义了一个 decode 函数,输入为 input_ids,输出为模型生成的文本。在函数中,我们调用了 model.generate 方法来生成文本,同时使用 tokenizer.decode 方法将生成的文本转换为可读的字符串。
paddle的UNIMO模型 转成onnx,请给出示例代码
当然可以!下面是一个将PaddlePaddle的UNIMO模型转换为ONNX格式的示例代码:
```python
import paddle
from paddle.static import InputSpec
import paddlehub as hub
import paddle.fluid as fluid
# 加载UNIMO模型
module = hub.Module(name="unimo")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=False)
# 定义模型输入
input_spec = [InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='input_ids'),
InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='segment_ids'),
InputSpec(shape=[-1, 128], dtype='int64', name='position_ids'),
InputSpec(shape=[-1, 1], dtype='int64', name='input_mask')]
# 转换模型为静态图模式
paddle.enable_static()
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 导出模型参数
fluid.io.save_inference_model(dirname='./unimo_model',
feeded_var_names=[x.name for x in inputs],
target_vars=outputs,
executor=exe,
main_program=program)
# 将模型参数转换为ONNX格式
paddle.onnx.export(model=program,
save_file='./unimo.onnx',
input_spec=input_spec,
opset_version=11)
```
以上代码首先加载了PaddlePaddle的UNIMO模型,然后定义了模型的输入,接着将模型转换为静态图模式,并导出模型参数。最后,使用PaddlePaddle的onnx.export函数将模型参数转换为ONNX格式,并保存为unimo.onnx文件。
请注意,此示例代码假设你已经安装了PaddlePaddle、PaddleHub和ONNX。你可以根据自己的需求修改输入的shape和模型的路径,以及导出的ONNX文件的路径。
希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。