transformer怎么调用pth文件

要调用一个已经训练好的 PyTorch 模型，需要先将模型的参数加载到一个 PyTorch 模型中。这可以通过以下方式实现：

import torch
from transformers import AutoModel

# 创建一个模型实例
model = AutoModel.from_pretrained('模型名称')

# 加载保存的权重
model.load_state_dict(torch.load('模型权重.pth', map_location=torch.device('cpu')))

其中，`AutoModel.from_pretrained()` 方法可以自动下载并加载预训练模型的配置文件和词典，而 `model.load_state_dict()` 方法则可以加载保存的权重文件。

注意，如果在训练模型时使用了 GPU，那么在加载模型时需要指定 `map_location=torch.device('cpu')` 参数，以避免出现 CUDA 相关的错误。

相关问题

如何调用transformer模型

要调用Transformer模型，你需要使用一个深度学习框架来加载和运行模型。以下是使用Python和PyTorch框架调用Transformer模型的基本步骤：

1. 安装 PyTorch：在终端中运行 `pip install torch` 命令来安装 PyTorch。

2. 导入所需的库：在代码文件的开头导入 PyTorch 和相关库。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Transformer

3. 构建Transformer模型：使用PyTorch的nn.Module类来构建自定义的Transformer模型。

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dim_feedforward, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers,
                                        num_decoder_layers=num_decoder_layers, dim_feedforward=dim_feedforward,
                                        dropout=dropout)
        self.encoder_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.decoder_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, encoder_input, decoder_input):
        encoder_output = self.encoder_embedding(encoder_input)
        decoder_output = self.decoder_embedding(decoder_input)
        transformer_output = self.transformer(encoder_output, decoder_output)
        output = self.fc(transformer_output)
        return output

4. 加载预训练的模型权重：使用 `torch.load()` 函数加载已预训练的模型权重。

model = TransformerModel(nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dim_feedforward, dropout)
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pth'))

5. 使用模型进行推理：创建输入数据，并将其传递给模型进行推理。

encoder_input = torch.tensor([[1, 2, 3]])  # 输入编码器的序列
decoder_input = torch.tensor([[4, 5, 6]])  # 输入解码器的序列

output = model(encoder_input, decoder_input)

请注意，以上代码仅为演示目的，并不是完整的可运行代码。你需要根据自己的数据和需求进行适当的修改。此外，还可以使用其他深度学习框架，如TensorFlow，来加载和使用Transformer模型。

how can i use transformer-xl in pytorch

### 回答1：
要在 PyTorch 中使用 Transformer-XL，你可以使用 PyTorch 的 `nn.Transformer` 类。

首先，你需要安装 PyTorch 和 torchtext。然后，你可以在你的代码中导入这些模块：

import torch
import torchtext
from torchtext.datasets import TranslationDataset, Multi30k
from torchtext.data import Field, BucketIterator

import spacy

import random
import math
import time

接下来，你可以定义源语言和目标语言的 `Field` 对象：

SEED = 1234

random.seed(SEED)
torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

spacy_de = spacy.load('de')
spacy_en = spacy.load('en')

def tokenize_de(text):
    """
    Tokenizes German text from a string into a list of strings
    """
    return [tok.text for tok in spacy_de.tokenizer(text)]

def tokenize_en(text):
    """
    Tokenizes English text from a string into a list of strings
    """
    return [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(text)]

SRC = Field(tokenize = tokenize_de, 
            init_token = '<sos>', 
            eos_token = '<eos>', 
            lower = True)

TRG = Field(tokenize = tokenize_en, 
            init_token = '<sos>', 
            eos_token = '<eos>', 
            lower = True)

然后，你可以使用 `torchtext.datasets.TranslationDataset` 类加载数据集：

train_data, valid_data, test_data = TranslationDataset.splits(
    exts=('.de', '.en'), fields=(SRC, TRG), 
    path='path/to/data', 
    train='train', validation='val', test='test')

接着，你可以建立词汇表，并将词汇表映射到数据中：

SRC.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
TRG.build_vocab(train_data, min_freq = 2)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

BATCH_SIZE = 128

train_iterator,  

### 回答2：
使用Transformer-XL在PyTorch中的步骤如下：

1. 首先，你需要安装PyTorch库。在PyTorch官方网站上可以找到相应的安装指南和命令。

2. 在安装完PyTorch之后，你需要确保你拥有Transformer-XL的代码和预训练模型。你可以从Hugging Face Transformers库中获取已经实现好的Transformer-XL模型，也可以从官方源码库中获取。

3. 一旦你有了Transformer-XL的代码和预训练模型，你需要导入它们并初始化一个模型实例。你可以使用PyTorch的`torch.load()`函数来加载预训练模型的参数。例如：

model_state_dict = torch.load("path/to/transformer-xl-model.pth")
model = TransformerXLModel()
model.load_state_dict(model_state_dict)

4. 接下来，你需要将输入数据转换成模型可以接受的格式。Transformer-XL接受的输入是一个序列，可以是单词、字符或其他语言单元的序列。你需要将输入数据转换为对应的编码数组或矩阵。你可以使用库函数或自己编写代码来完成这个转换。

5. 当输入数据准备好后，你可以使用模型的前向传播函数来进行预测。你可以调用模型的`forward()`函数，将输入数据传给它，并得到模型的输出。例如：

input_data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 用你的输入替换这个例子
output = model.forward(input_data)

6. 最后，你可以根据模型的输出做进一步的处理，比如计算损失、分类、生成文本等。根据具体的任务和需求，你需要编写相应的代码来完成这些操作。

希望这些步骤能帮到你开始在PyTorch中使用Transformer-XL！事实上，使用Transformer-XL的具体实现可能还有其他的细节，你可以查阅官方文档、论文或参考其他资源来深入了解和应用。  

### 回答3：
使用Transformer-XL在PyTorch中的步骤如下：

1. 安装PyTorch：在使用Transformer-XL之前，需要先安装PyTorch。可以根据操作系统和需求选择合适的版本进行安装。

2. 下载Transformer-XL代码库：可以从GitHub上下载Transformer-XL的代码库。找到合适的存储库并将其克隆到本地：

$ git clone https://github.com/kimiyoung/transformer-xl.git

3. 安装依赖项：在安装完PyTorch和下载Transformer-XL代码库后，需要安装代码库的相关依赖项。可以使用以下命令安装依赖项：

$ cd transformer-xl
$ pip install -r requirements.txt

4. 数据预处理：对于Transformer-XL模型，首先需要对数据进行预处理。根据您的数据集和任务，需要编写适当的数据预处理代码。这些代码将读取数据集并将其转换为模型所需的输入。

5. 配置模型：在使用Transformer-XL之前，需要配置模型。可以使用代码库中提供的样例配置文件，在其中指定模型的参数和超参数。根据需要修改配置文件。

6. 训练模型：使用预处理好的数据和配置文件，可以开始训练Transformer-XL模型。运行以下命令启动训练过程：

$ python train.py --config path_to_config_file

其中，`path_to_config_file`应替换为您的配置文件路径。

7. 模型推断：训练完成后，您可以使用训练得到的模型进行推断。编写适当的推断代码，加载模型并使用输入数据进行预测。

请注意，以上步骤仅提供了基本的使用Transformer-XL的指导。根据具体需求和任务，您可能需要进一步修改代码和进行调优。