from rxnfp.tokenization import get_default_tokenizer, SmilesTokenizer

时间: 2024-05-17 15:14:53 浏览: 139
WHL

用于适配低版本transformers的tokenizer

`rxnfp` 是一个 Python 库，用于对化合物进行特征提取和分子预测。`rxnfp.tokenization` 模块提供了对输入 SMILES 序列进行分词处理的函数。`get_default_tokenizer` 函数返回一个默认的分词器，用于将 SMILES 序列转换为 token 序列。`SmilesTokenizer` 则是一个用于处理 SMILES 序列的分词器类，可以根据自定义的参数进行实例化。您可以在 PyCharm 中安装 `rxnfp` 库，然后使用这些函数和类来进行分子分析和预测。
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import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

这段代码是用 TensorFlow 和 BERT 模型进行文本分类的...接着使用 bert.tokenization.FullTokenizer 对输入数据进行编码，最后使用 model.fit 进行微调训练。这个示例并不是完整的代码，需要根据实际情况进行修改。

python web_demo.py Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 替换为： python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust...

上面的代码报错了：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2561, in call encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2647, in _call_one return self.batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2838, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 733, in _batch_encode_plus first_ids = get_input_ids(ids) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 713, in get_input_ids raise ValueError( ValueError: Input is not valid. Should be a string, a list/tuple of strings or a list/tuple of integers. 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，问题出在将train_texts作为参数传递给tokenizer时。根据错误提示，输入应该是一个字符串、字符串列表/元组，或者整数列表/元组。请确保train_texts符合这些要求。 你可以尝试将train_texts转换为字符...

# 分词类（Tokenization） class Tokenization: def __init__(self, rawData): self.rawData = rawData self.tokenizedData = None def tokenize(self): # 在这里进行文本的分词处理，比如使用空格或标点符号进行分词 self.tokenizedData = tokenize_function(self.rawData) ,请扩充完善以上工业级NLP项目的类模板代码

# 分词类（Tokenization） class Tokenization: def __init__(self, rawData): self.rawData = rawData self.tokenizedData = None def tokenize(self): # 在这里进行文本的分词处理，比如使用空格或标点符号...

tokenizer.num_tokens_from_string 干什么用的

tokenizer.num_tokens_from_string 是一个方法，用于获取给定字符串中的标记数。在自然语言处理中，我们通常需要将输入文本转换为数字表示，这通常涉及到对输入文本进行分词(tokenization)。分词是将输入文本分割成...

tokenizer.convert_tokens_to_ids

text = "This is an example of text tokenization." tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) >>> ['this', 'is', 'an', 'example', 'of', 'text', 'token', '##ization', '.'] # 将分词后的结果转换为...

def preprocess_function(examples): inputs = [doc for doc in examples["src"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["trg"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["src", "trg", "id"])这段什么意思，详细解释

函数的主要作用是将输入和目标序列进行分词（tokenization），并将其转换为模型可以接受的格式。具体来说，该函数首先将输入序列 src 中的每个文档都保存到一个列表 inputs 中。然后，使用 tokenizer 对这些...

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 44, in __init__ self.tokenizer = self.init_tokenizer() File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 31, in init_tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1795, in from_pretrained raise EnvironmentError( OSError: Can't load tokenizer for 'bert-base-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-base-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer.

根据错误信息，它无法从本地或Hugging Face模型库中找到名为'bert-base-uncased'的tokenizer。 请确保你已经安装了相应的依赖项，并且可以从Hugging Face模型库中下载预训练的tokenizer。你可以使用以下命令安装...

def preprocess_function(examples): """ document作为输入，summary作为标签 """ inputs = [doc for doc in examples["document"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["summary"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["document", "summary", "id"])这段什么意思

该函数将输入文档进行标记化（tokenization），并将标签也进行标记化，然后将标记化后的结果作为模型的输入和标签。代码中使用了一个叫做tokenizer的对象，它是一个标记化工具，用于将文本转换为标记（tokens）。...

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 77, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 40, in predict tokenizer, model = get_model() File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

这个错误是由于无法连接到Hugging Face的服务器来加载模型文件所致。可能是因为你的网络连接有问题，或者模型文件在缓存中不存在。另外，根据错误信息看起来你使用了一个不正确的模型路径。请确保你提供的模型路径是...

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