transformers库的模型储存在
时间: 2023-08-11 17:47:56 浏览: 55
transformers库支持多个深度学习框架,例如PyTorch、TensorFlow等。因此,它将不同框架的模型保存在不同的文件格式中。在PyTorch中,transformers模型通常以`.bin`或`.pt`格式保存,同时也会有一个对应的配置文件以`.json`格式保存,用于描述模型的架构和超参数等信息。在TensorFlow中,transformers模型则通常以`.index`、`.data`和`.meta`三个文件组成的checkpoint文件格式保存。此外,transformers库还支持将模型保存为ONNX格式、TFLite格式等。
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transformers做cifar10图像分类有loss曲线和准确率曲线并保存模型pytorch
对于使用 transformers 做 cifar10 图像分类的任务,可以使用 PyTorch 框架来实现。以下是一个简单的代码示例,包括训练模型、绘制 loss 和准确率曲线以及保存模型的过程:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from transformers import ViTModel, ViTConfig
# 定义模型
class ViTClassifier(nn.Module):
def __init__(self):
super(ViTClassifier, self).__init__()
config = ViTConfig(image_size=32, num_classes=10)
self.vit = ViTModel(config)
self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes)
def forward(self, x):
x = self.vit(x)
x = self.classifier(x.last_hidden_state[:, 0])
return x
# 数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
transform_test = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=100, shuffle=False, num_workers=2)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
# 开始训练
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net = ViTClassifier().to(device)
num_epochs = 50
loss_list = []
acc_list = []
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
total = 0
correct = 0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
loss_list.append(running_loss / len(trainloader))
acc_list.append(correct / total)
print('[Epoch %d] Loss: %.3f | Acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), correct / total))
# 绘制 loss 和准确率曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(loss_list)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()
plt.plot(acc_list)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()
# 保存模型
torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
```
在训练过程中,我们记录了每个 epoch 的 loss 和准确率,并将它们存储在 `loss_list` 和 `acc_list` 中。然后使用 Matplotlib 库绘制出了相应的 loss 和准确率曲线。最后,我们使用 `torch.save()` 函数将模型保存到磁盘中,以便后续的推理和部署。
huggingface模型下载 ggup文件
Hugging Face是一个提供自然语言处理(NLP)模型和工具的开源平台。你可以使用Hugging Face提供的库来下载和使用各种预训练的NLP模型,包括ggup文件。
ggup文件是Hugging Face用于存储和分享模型的一种文件格式。你可以通过以下步骤来下载ggup文件:
1. 首先,确保你已经安装了Hugging Face的transformers库。你可以使用以下命令来安装:
```
pip install transformers
```
2. 接下来,你可以使用transformers库中的`AutoModel.from_pretrained`方法来下载ggup文件。这个方法会自动从Hugging Face的模型仓库中下载模型并加载到内存中。例如,如果你想下载BERT模型,可以使用以下代码:
```python
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
```
在这个例子中,"bert-base-uncased"是BERT模型的名称,通过指定这个名称,`from_pretrained`方法会自动下载对应的ggup文件并加载模型。
3. 下载完成后,你就可以使用这个模型进行各种NLP任务了。
希望以上信息对你有帮助!如果你还有其他问题,请继续提问。
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