Cannot find reference 'get_tokenizer' in '__init__.py'

时间: 2024-01-04 20:01:12 浏览: 130
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Python库 | easy_tokenizer-0.0.9-py2.py3-none-any.whl

As an AI language model, I'm afraid I need more context to answer your question accurately. Can you please provide more information about the specific code you are working with and the error message you are seeing?
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rar

string_tokenizer_unittest.rar_tokenizer

string_tokenizer_unittest这个标题暗示我们这里涉及的是一个用于分割字符串的工具或库的单元测试代码，特别是针对Linux环境。tokenizer标签进一步确认了这个工具的主要功能是进行字符串分词。 在Linux系统中，...

python web_demo.py Explicitly passing a revision is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

在web_demo.py文件中，将以下代码行： python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 替换为： python tokenizer = AutoTokenizer....

from tokenizer.rwkv_tokenizer import TRIE_TOKENIZER

from tokenizer.rwkv_tokenizer import TRIE_TOKENIZER 是一个 Python 模块的导入语句，它从 tokenizer 包中导入了名为 TRIE_TOKENIZER 的模块。该模块应该是一个实现了基于 Trie 树的字符串匹配的分词器，...

(env) (base) PS D:\MiniGPT-4> python demo.py --cfg-path eval_configs/minigpt4_eval.yaml Initializing Chat Traceback (most recent call last): File "D:\MiniGPT-4\demo.py", line 57, in <module> model = model_cls.from_config(model_config).to('cuda:0') File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 241, in from_config model = cls( File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\mini_gpt4.py", line 44, in __init__ self.tokenizer = self.init_tokenizer() File "D:\MiniGPT-4\minigpt4\models\blip2.py", line 31, in init_tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") File "D:\MiniGPT-4\env\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1795, in from_pretrained raise EnvironmentError( OSError: Can't load tokenizer for 'bert-base-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-base-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer.

根据错误信息，它无法从本地或Hugging Face模型库中找到名为'bert-base-uncased'的tokenizer。 请确保你已经安装了相应的依赖项，并且可以从Hugging Face模型库中下载预训练的tokenizer。你可以使用以下命令安装...

get_tokenizer

tokenizer = tokenizer.get_tokenizer() In this example, we first load a pre-trained model called "bert-base-uncased" using AutoTokenizer.from_pretrained(). Then, we use get_tokenizer() to ...

from rxnfp.tokenization import get_default_tokenizer, SmilesTokenizer

get_default_tokenizer 函数返回一个默认的分词器，用于将 SMILES 序列转换为 token 序列。SmilesTokenizer 则是一个用于处理 SMILES 序列的分词器类，可以根据自定义的参数进行实例化。您可以在 PyCharm 中安装...

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(poems) poems_digit = tokenizer.texts_to_sequences(poems) vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1 vocab_size

这段代码的作用是使用 Keras 库中的 Tokenizer 类对诗歌进行编码。具体来说，它完成了以下几个步骤： 1. 创建一个 Tokenizer 对象 tokenizer。 2. 使用 fit_on_texts() 方法将诗歌数据 poems 中的所有词汇加入到 ...

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 78, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 41, in predict tokenizer, model = get_model() File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 211, in wrapper return cached_func(*args, **kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 240, in __call__ return self._get_or_create_cached_value(args, kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 266, in _get_or_create_cached_value return self._handle_cache_miss(cache, value_key, func_args, func_kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 320, in _handle_cache_miss computed_value = self._info.func(*func_args, **func_kwargs) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

这个错误是由于无法连接到Hugging Face的服务器来加载模型文件所致。可能是因为你的网络连接有问题，或者模型文件在缓存中不存在。另外，根据错误信息看起来你使用了一个不正确的模型路径。请确保你提供的模型路径是...

tokenizer = Tokenizer.from_file("20B_tokenizer.json") Exception: expected , or } at line 1 column 11

这个错误是由于JSON文件的语法错误引起的。根据错误提示，问题出现在第1行第11列，意味着在该位置缺少了逗号或花括号。 请检查你的JSON文件，并确保它符合JSON的语法规范。特别要注意逗号和花括号的使用，确保它们...

_tokenizer.encode

_tokenizer.encode是一个函数，用于将给定的文本编码为模型可以处理的数字表示形式。 例如，引用中的代码展示了如何使用tokenizer.tokenize将文本分词，并使用tokenizer.convert_tokens_to_ids将分词后的文本转换为...

bert_tokenizer.tokenize

所以，对于问题中的"bert_tokenizer.tokenize"，可以使用BertTokenizer的tokenize方法来实现。具体操作如下： python from transformers import BertTokenizer # 初始化BertTokenizer tokenizer = ...

train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]])这段代码会报以下错误： train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"如何解决

这个错误的原因是在模型中找不到词汇'...可以使用tokenizer.word_index来查看。 2. 尝试重新加载模型，有时候重新加载可以解决一些奇怪的问题。 3. 确认一下模型是否已经被训练，如果没有被训练，则需要先训练模型。

def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。 接下来，将...

Cannot load model from C:\Users\WCM\stanfordnlp_resources\zh_gsd_models\zh_gsd_tokenizer.pt

这个错误是因为无法从指定的路径加载模型。可能有以下几个原因导致无法加载模型： 1. 模型文件路径错误：请确保指定的路径是正确的，并且文件存在于该路径下。检查文件路径是否包含拼写错误或者其他错误。...

tokenizer['de'] = get_tokenizer('spacy', language='de_core_news_sm') # 德语

这段代码是用来创建一个德语的分词器，其中get_tokenizer函数是用来获取分词器的工厂函数，它会根据参数返回对应的分词器。在这里，get_tokenizer函数返回的是使用spacy工具包中de_core_news_sm模型的分词器...

import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

在类的初始化方法中，我们首先通过 transformers 库中的 GPT2Tokenizer 类来实例化一个 tokenizer 对象。这个对象用于将输入的文本转换成 GPT-2 模型可接受的输入格式。接着，我们使用 GPT2LMHeadModel 类来实例化一...

Traceback (most recent call last): File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/PCA_Word2vec.py", line 64, in <module> train_features[i][j] = np.mean(model[tokenizer.index_word[word_index]]) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 403, in __getitem__ return self.get_vector(key_or_keys) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 446, in get_vector index = self.get_index(key) File "/Users/siesta/Pycharm/TextClassifier/lib/python3.9/site-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 420, in get_index raise KeyError(f"Key '{key}' not present") KeyError: "Key 'of' not present"

这是一个KeyError错误，提示'of'这个单词不存在于你的Word2Vec模型中。你需要检查你的Word2Vec模型是否已经训练好了，并且单词'of'是否在你的语料库中出现过。如果语料库中没有出现过'of'这个单词，那么你可以尝试将...

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