self.bert = BertModel.from_pretrained(self.Model_Name)
时间: 2024-01-06 12:07:08 浏览: 31
这行代码是用来加载预训练的BERT模型的。BertModel是Hugging Face提供的一个类,可以用来构建BERT模型。from_pretrained()是一个方法,用来从预训练的模型中加载参数。self.Model_Name是一个字符串,表示预训练模型的名称或路径。当使用该方法加载预训练模型时,模型的参数会被自动下载并存储在本地,方便后续调用。
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class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)
这是一个使用预训练的BERT模型进行分类的PyTorch模型,具体来说,该模型包含以下几个部分:
1. 初始化函数:接受两个参数,一个是输出类别数n_classes,一个是预训练模型的名称PRE_TRAINED_MODEL_NAME,通过调用父类初始化函数来初始化模型。
2. 模型结构:该模型使用预训练的BERT模型作为编码器,通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型,并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中,得到BERT模型的输出。这里使用的是BERT模型的池化输出pooled_output,即将所有单词的输出取平均得到的一维向量,作为文本的表示。接着通过一个Dropout层进行正则化,最后通过一个全连接层进行分类。
3. 前向传播函数:接受两个参数,一个是文本序列input_ids,一个是注意力掩码attention_mask,将这两个参数传入模型结构中,得到模型的输出。
需要注意的是,在使用该模型进行分类时,需要将输入的文本序列转换为对应的input_ids和attention_mask,可以使用tokenizer将文本序列转换为模型所需的格式。在训练模型时,需要使用交叉熵损失函数和优化器对模型进行训练。
(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.
这个错误是由于无法加载'BertTokenizer'引起的。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必要的依赖项:
```
pip install transformers
```
如果你已经安装了`transformers`库但仍然遇到问题,可能是因为网络连接问题导致无法下载预训练模型。你可以尝试使用代理或手动下载所需的预训练模型。
另外,确保`bert-base-uncased`是正确的模型名称。你可以查看Hugging Face模型库以获取可用的模型名称和路径。
希望这些提示能帮助你解决问题。如果你有其他疑问,请随时提问。