bart模型的参数数量和隐藏大小
时间: 2024-06-12 14:08:04 浏览: 44
BART模型的参数数量和隐藏大小取决于BART的具体配置。下面是一些常见的BART配置及其对应的参数数量和隐藏大小:
- BART-base:12层Transformer编码器和12层Transformer解码器,每层有768个隐藏单元。总参数数量为139M。
- BART-large:12层Transformer编码器和24层Transformer解码器,每层有1024个隐藏单元。总参数数量为406M。
- BART-large-cnn:与BART-large相同,但使用了卷积神经网络(CNN)作为编码器。总参数数量为406M。
- BART-large-mnli:与BART-large相同,但使用了多任务学习(Multi-Task Learning, MTL)来同时预测MNLI和MLM。总参数数量为406M。
需要注意的是,这些参数数量和隐藏大小是基于默认的BART配置计算的,实际使用中可能会有所不同。此外,随着BART的发展,可能会出现新的配置和变体,它们的参数数量和隐藏大小也可能会有所不同。
相关问题
huggingface下载bart模型
Hugging Face是一个开源的自然语言处理(NLP)模型库,提供了各种预训练的NLP模型,包括BART模型。如果你想下载BART模型,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经安装了Hugging Face的transformers库。你可以使用pip命令进行安装:
```
pip install transformers
```
2. 导入所需的库:
```python
from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration
```
3. 初始化BART模型和分词器:
```python
model_name = 'facebook/bart-base'
tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
```
4. 使用tokenizer对输入文本进行编码:
```python
input_text = "要生成摘要的文本"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
```
5. 使用BART模型生成摘要:
```python
summary_ids = model.generate(input_ids)
summary = tokenizer.decode(summary_ids, skip_special_tokens=True)
```
以上就是使用Hugging Face下载BART模型的简单介绍。
bart模型的基础代码
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)是一种用于生成式自然语言处理任务的预训练模型,其基础代码的实现可以在Hugging Face官方GitHub仓库中找到。具体来说,可以在以下链接中找到BART的PyTorch实现代码: https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/src/transformers/models/bart
这个仓库中包含了BART的训练和测试代码,用户可以通过这些代码来构建、训练和评估自己的BART模型。同时,该仓库也提供了BART预训练模型的下载链接,用户可以基于这些预训练模型来对自己的文本数据进行fine-tuning。
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