model = ppnlp.transformers.ErnieForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-base-zh', num_classes=4) tokenizer = ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-base-zh')
时间: 2024-04-13 17:26:10 浏览: 34
这段代码使用了PaddlePaddleNLP库中的Ernie模型和相应的Tokenizer。下面是代码的解读:
- 首先,通过调用`ppnlp.transformers.ErnieForSequenceClassification.from_pretrained()`函数创建了一个Ernie模型用于序列分类任务。`'ernie-3.0-base-zh'`是预训练模型的名称,表示使用Ernie 3.0基础中文模型。`num_classes=4`指定了模型要分类的类别数目,这里假设为4类。
- 接着,通过调用`ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained()`函数创建了一个Ernie的Tokenizer。同样,`'ernie-3.0-base-zh'`是预训练模型的名称,表示使用Ernie 3.0基础中文模型。
总结起来,这段代码的作用是创建了一个Ernie模型和相应的Tokenizer,并指定了模型要分类的类别数目。通过预训练模型和Tokenizer,可以进行中文文本序列分类任务。
相关问题
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer prompt = "Alice and Bob" checkpoint = "EleutherAI/pythia-1.4b-deduped" assistant_checkpoint = "EleutherAI/pythia-160m-deduped" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint) assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint) outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model, do_sample=True, temperature=0.5) tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) ["Alice and Bob are sitting on the sofa. Alice says, 'I'm going to my room"]解析
这段代码使用了Hugging Face库中的transformers模块,并结合了两个预训练模型进行文本生成任务。以下是对代码的解析:
1. 导入所需的库和模型:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 导入预训练模型和分词器
checkpoint = "EleutherAI/pythia-1.4b-deduped"
assistant_checkpoint = "EleutherAI/pythia-160m-deduped"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint)
assistant_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(assistant_checkpoint)
```
2. 初始化分词器和输入:
```python
# 初始化分词器
prompt = "Alice and Bob"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
```
3. 使用预训练模型生成文本:
```python
# 使用预训练模型生成文本
outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model, do_sample=True, temperature=0.5)
```
4. 解码生成的文本:
```python
# 解码生成的文本
decoded_outputs = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
```
根据代码中的设置,预训练模型`model`将根据输入的prompt进行文本生成。同时,通过指定`assistant_model`参数,使用了另一个预训练模型`assistant_model`作为助理模型参与生成过程。`do_sample=True`表示使用采样方式生成文本,`temperature=0.5`表示在采样时引入一定的随机性,使生成的文本更多样化。
最后,通过使用分词器的`batch_decode`函数,将生成的文本解码为人类可读的形式并存储在`decoded_outputs`中。
对于这段代码的输出,假设生成的文本为:"Alice and Bob are sitting on the sofa. Alice says, 'I'm going to my room"。这是模型根据输入prompt生成的一句话,表示Alice和Bob坐在沙发上,Alice说:“我要去我的房间了”。
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(tokenizer_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) 如何下载tokenizer到指定文件夹
您可以使用以下代码将tokenizer下载到指定文件夹:
```
from transformers import GPT2Tokenizer
tokenizer_path = "/path/to/save/tokenizer"
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
tokenizer.save_pretrained(tokenizer_path)
```
将`/path/to/save/tokenizer`替换为您想要保存tokenizer的文件夹路径即可。这将下载预训练的tokenizer,并将其保存在指定的文件夹中。然后,您可以使用上面的代码将tokenizer加载到模型中。
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