cd transformers/examples/pytorch/text-classification/ pip install datasets export TASK_NAME=mnli output_dir="ds_results"分析一下
时间: 2024-06-05 14:09:39 浏览: 8
这段命令的作用是进入 transformers/examples/pytorch/text-classification/ 目录下,并安装名为 `datasets` 的 Python 包。接着,将 `TASK_NAME` 变量设置为 `mnli`,表示要执行的任务是自然语言推理任务(Natural Language Inference)。最后,将 `output_dir` 变量设置为 `ds_results`,表示模型训练结果的输出目录。
相关问题
cannot import name 'BERT' from 'transformers' (/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/__init__.py),怎么解决
这个错误提示说明在`transformers`模块中没有找到名为`BERT`的类或函数。这是因为在最新的transformers版本中,`BERT`被重命名为`BertModel`。因此,您需要将代码中所有的`BERT`改为`BertModel`。
例如,原来的代码可能是这样的:
```python
from transformers import BERT
model = BERT.from_pretrained('bert-base-uncased')
```
需要修改为:
```python
from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
```
另外,如果您的`transformers`版本较老,也可能会导致找不到`BERT`的问题。建议升级到最新版本,使用`pip install transformers --upgrade`命令进行升级。
embedding = HuggingFaceEmbeddings(model_name="GanymedeNil/text2vec-large-chinese", model_kwargs={'device': "cuda"})改用模型本地路径
如果你已经下载了本地模型,你可以使用它的路径来替换`model_name`参数。假设你已经下载了`text2vec-large-chinese`模型并将其解压缩到了`/path/to/text2vec-large-chinese`,那么你可以这样使用本地路径:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
model_path = '/path/to/text2vec-large-chinese'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
sentence_transformer_model = SentenceTransformer(modules=[model, tokenizer])
```
这样你就可以使用本地模型路径来实例化HuggingFaceEmbeddings对象,并且使用它来生成句子嵌入了。
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