berttokenizer.from_pretrained
时间: 2023-04-29 07:00:13 浏览: 55
bert-tokenizer.from_pretrained() 是用于从预训练的 BERT 模型加载 tokenizer 的函数。使用这个函数可以方便地在自己的项目中使用 BERT 模型预训练得到的 tokenizer。
相关问题
BertTokenizer.from_pretrained
BertTokenizer.from_pretrained是用于从预训练模型中加载BertTokenizer的方法。在Python中,可以通过以下方式导入和初始化BertTokenizer:
```
from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese')
```
其中,pretrained_model_name_or_path参数指定了预训练模型的名称或路径,例如'bert-base-chinese'表示使用中文预训练的BERT模型。这样初始化后,你可以使用tokenizer对文本进行分词和编码处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [BertTokenizer 使用方法](https://blog.csdn.net/Defiler_Lee/article/details/126490287)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [transformer包中的bert预训练模型的调用详解](https://blog.csdn.net/qq_52785473/article/details/125786295)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
BertTokenizer.from_pretrained()
`BertTokenizer.from_pretrained()` 是 Hugging Face Transformers 库中的一个方法,用于加载预训练的 BERT 模型的 tokenizer。这个方法可以接受一个预训练模型的名称或者路径作为参数,然后会自动下载相应的 tokenizer 模型,并返回一个 tokenizer 对象。这个 tokenizer 对象可以将文本序列转换为 BERT 模型所需的输入格式(例如 token ids、attention masks 等),以便输入到 BERT 模型中进行推理或训练。