clip tokenizer pytorch
时间: 2023-12-27 07:00:29 浏览: 31
clip tokenizer是一个由pytorch实现的文本处理工具。它可以将文本分词成单词或者子词的序列,并将其转换为模型可以理解的输入格式。clip tokenizer支持多种不同的分词方式和编码方式,可以根据用户的需求进行定制化配置。
在使用clip tokenizer时,首先需要加载预训练的分词器模型,并将文本输入转换为模型可以处理的格式。然后可以针对不同的任务和模型对文本进行编码,例如生成词嵌入向量或者编码成token ID序列。clip tokenizer可以帮助用户快速、准确地对文本进行处理,为后续的文本分类、文本生成等任务提供准备。
与其他的文本处理工具相比,clip tokenizer基于pytorch实现,具有良好的可扩展性和灵活性。用户可以通过pytorch的相关工具进行定制化开发,满足特定任务的需求。此外,由于pytorch在深度学习领域有着广泛的应用,clip tokenizer也可以很好地与其他pytorch模型进行集成,为用户提供更加便捷和高效的文本处理解决方案。
总的来说,clip tokenizer是一个功能强大、灵活可扩展的文本处理工具,通过pytorch的实现,为用户提供了便捷的文本分词和编码功能,可以广泛应用于各种文本处理任务中。
相关问题
SD clip 卡主
SD clip卡住可能有多种原因。其中一种可能原因是在初始化时忘记了加入tokenizer_config.json文件,这会导致在设置c.max_token_length=225时报错。报错信息为"The size of tensor a (227) must match the size of tensor b (77) at non-singleton dimension 1"。这个问题可以通过正确添加tokenizer_config.json文件来解决。
另一个可能的原因是扩展源的修改。如果你在SD clip中修改了扩展源,可能会导致卡住的问题。你可以尝试使用以下链接来修改扩展源:https://gitee.com/akegarasu/sd-webui-extensions/raw/master/index.json
此外,如果在PyTorch训练时SD clip卡住,可能是由于使用了cv2.imread进行数据读取而没有使用PIL导致的。关闭OpenCV的多线程可能会解决这个问题。你可以尝试将args.max_data_loader_n_workers改为0来解决这个问题。
综上所述,如果SD clip卡主,你可以尝试检查tokenizer_config.json文件是否正确添加、修改扩展源以及关闭OpenCV的多线程来解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[linux-sd-webui]api化之训练lora](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/129625166)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Stable Diffusion - 提示词翻译插件 sd-webui-prompt-all-in-one](https://blog.csdn.net/u012515223/article/details/131649921)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
基于 pytorch,在语言模型开放数据集(如PTB,WikiText-2等)上训练循环神经网络语言模型,以开发集困惑度停止下降作为训练终止条件。训练结束之后,抽取出词向量,并根据k近邻对词向量进行分析。
Step 1: 下载数据集
首先,我们需要下载一个开放的语言模型数据集,例如 Penn Treebank (PTB) 或 WikiText-2。这些数据集包含了大量的文本数据用于训练语言模型。
我们可以使用以下命令来下载 PTB 数据集:
```
!wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/examples/master/word_language_model/data/penn/train.txt
!wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/examples/master/word_language_model/data/penn/valid.txt
!wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/examples/master/word_language_model/data/penn/test.txt
```
Step 2: 数据预处理
接下来,我们需要对数据进行预处理。首先,我们需要将文本数据转化为数字形式,以便于模型使用。我们可以使用 PyTorch 内置的 Tokenizer 来将每个单词转化为一个唯一的数字 ID。
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data import Dataset
from torchtext import data
from torchtext import datasets
TEXT = data.Field(lower=True, batch_first=True, fix_length=500)
train, val, test = datasets.PennTreebank.splits(TEXT)
TEXT.build_vocab(train, vectors="glove.6B.100d")
```
这里我们使用了一个预训练的词向量(glove.6B.100d),以便于在训练时使用。接下来,我们需要将数据集转化为 PyTorch 中的 Dataset 和 DataLoader,以便于模型训练时使用。
```
train_iter, val_iter, test_iter = data.BPTTIterator.splits(
(train, val, test), batch_size=32, bptt_len=35, device=device, repeat=False
)
```
Step 3: 定义模型
我们使用一个简单的循环神经网络模型来进行语言建模。这里我们使用了一个双层的 LSTM 模型。
```
class RNNModel(nn.Module):
def __init__(
self,
ntoken,
ninp,
nhid,
nlayers,
dropout=0.5,
tie_weights=False,
):
super(RNNModel, self).__init__()
self.drop = nn.Dropout(dropout)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.rnn = nn.LSTM(ninp, nhid, nlayers, dropout=dropout)
self.decoder = nn.Linear(nhid, ntoken)
self.init_weights()
self.nhid = nhid
self.nlayers = nlayers
self.ntoken = ntoken
if tie_weights:
self.decoder.weight = self.encoder.weight
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, input, hidden):
emb = self.drop(self.encoder(input))
output, hidden = self.rnn(emb, hidden)
output = self.drop(output)
decoded = self.decoder(output.view(output.size(0) * output.size(1), output.size(2)))
return decoded.view(output.size(0), output.size(1), decoded.size(1)), hidden
def init_hidden(self, bsz):
weight = next(self.parameters())
return (
weight.new_zeros(self.nlayers, bsz, self.nhid),
weight.new_zeros(self.nlayers, bsz, self.nhid),
)
```
Step 4: 训练模型
接下来,我们可以开始训练模型。我们以开发集困惑度停止下降为训练终止条件。我们训练模型的代码如下:
```
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
ntokens = len(TEXT.vocab.stoi)
emsize = 100
nhid = 256
nlayers = 2
dropout = 0.5
model = RNNModel(ntokens, emsize, nhid, nlayers, dropout).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
lr = 20.0
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, 0.5)
best_val_loss = float("inf")
epochs = 50
best_model = None
for epoch in range(1, epochs + 1):
train_loss = 0.0
val_loss = 0.0
hidden = model.init_hidden(32)
model.train()
for batch, data in enumerate(train_iter):
inputs, targets = data.text, data.target
inputs = inputs.to(device)
targets = targets.view(-1).to(device)
hidden = tuple(h.data for h in hidden)
model.zero_grad()
output, hidden = model(inputs, hidden)
loss = criterion(output.view(-1, ntokens), targets)
loss.backward()
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.25)
optimizer.step()
train_loss += loss.item()
model.eval()
hidden = model.init_hidden(32)
with torch.no_grad():
for batch, data in enumerate(val_iter):
inputs, targets = data.text, data.target
inputs = inputs.to(device)
targets = targets.view(-1).to(device)
hidden = tuple(h.data for h in hidden)
output, hidden = model(inputs, hidden)
loss = criterion(output.view(-1, ntokens), targets)
val_loss += loss.item()
train_loss /= len(train_iter)
val_loss /= len(val_iter)
print(f"Epoch: {epoch}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Val Loss: {val_loss:.4f}")
if val_loss < best_val_loss:
best_val_loss = val_loss
best_model = model
if scheduler is not None:
scheduler.step()
```
Step 5: 抽取词向量
训练结束后,我们可以从训练好的 RNN 模型中抽取出每个单词的词向量。这可以通过获取训练好的词嵌入层的权重来实现。
```
embeddings = best_model.encoder.weight.detach().cpu().numpy()
word2idx = TEXT.vocab.stoi
idx2word = TEXT.vocab.itos
```
Step 6: 分析词向量
最后,我们可以对抽取出的词向量进行分析,例如使用 k 近邻算法来找到与某个单词最接近的单词。
```
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=5, metric="cosine")
knn.fit(embeddings)
def get_nearest_neighbors(word):
word_idx = word2idx[word]
word_embedding = embeddings[word_idx].reshape(1, -1)
distances, indices = knn.kneighbors(word_embedding)
neighbors = [idx2word[idx] for idx in indices[0]]
return neighbors
get_nearest_neighbors("cat")
```
这将返回与单词 "cat" 最接近的 5 个单词。