resize_token_embeddings
时间: 2023-08-07 20:08:08 浏览: 109
resize_token_embeddings是一个方法,用于调整模型中嵌入矩阵的大小,以适应新的词汇表大小。在Roberta文档中的例子中,resize_token_embeddings方法被用来调整GPT-2模型中的嵌入矩阵大小,以适应新添加的分类标记。具体来说,通过调用model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)),可以将嵌入矩阵的大小调整为与tokenizer中的词汇表大小相同。这样做可以确保模型能够正确处理新添加的标记,并在后续的训练或推理过程中使用它们。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch Transformers 中 Roberta 添加特殊Token](https://blog.csdn.net/qq_23944915/article/details/102781463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [(教程)如何在BERT模型中添加自己的词汇(pytorch版)](https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/128702761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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