transformer.compose
时间: 2023-04-23 18:05:38 浏览: 67
transformer.compose是一个函数,它可以将多个转换函数组合在一起,形成一个新的转换函数。这个新的转换函数可以将输入数据依次经过多个转换函数的处理,最终得到输出数据。这种组合方式可以让我们更加灵活地构建数据转换流程,提高代码的可读性和可维护性。
相关问题
transformer.compose的常见代码
transformer.compose 是一个在 Transformer 模型中常见的函数,用于生成文本或完成文本生成任务。以下是一些常见的代码示例:
1. 生成文本:
```python
from transformers import pipeline
generator = pipeline("text-generation", model="gpt2")
prompt = "Once upon a time"
output = generator(prompt, max_length=100)
print(output[0]['generated_text'])
```
2. 完成文本生成任务:
```python
from transformers import pipeline
fill_mask = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased")
text = "The capital of France is [MASK]."
output = fill_mask(text)
print(output[0]['sequence'])
```
这些示例演示了如何使用 transformer.compose 函数来进行文本生成和文本填充任务。具体的使用方式可能会根据具体的模型和任务而有所不同。
transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) 是一个用于数据预处理的函数组合,它是PyTorch中的一个类。transforms.ToTensor() 是其中的一个转换操作,它将输入的PIL图像或者numpy数组转换为Tensor类型。这个操作会将图像的像素值从0-255归一化到0-1之间,并且将图像的维度顺序从HWC(高度、宽度、通道)转换为CHW(通道、高度、宽度)。
通过使用transforms.Compose(),我们可以将多个转换操作按照顺序组合起来,然后一次性地对输入数据进行处理。这样可以方便地对数据进行多个预处理操作,例如缩放、裁剪、旋转等。