from_pretrained怎么加载预训练模型
时间: 2024-01-06 22:05:14 浏览: 231
python基于BERT的预训练模型,对多个大数据库进行预训练,并使用自定义的预训练模型进行微调的代码(4200字附详细步骤)
使用from_pretrained方法加载预训练模型需要以下步骤:
1. 导入相关库和模型类:
```
import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
```
2. 实例化tokenizer和model对象:
```
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
```
其中,'bert-base-uncased'是预训练模型的名称,可以根据需要选择不同的模型。
3. 输入文本,并使用tokenizer对文本进行编码:
```
text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
```
其中,'pt'表示使用PyTorch格式的张量。
4. 使用model对编码后的文本进行预测:
```
outputs = model(**inputs)
```
其中,'**'表示使用字典形式输入参数,inputs包含了编码后的文本张量。
5. 获取预测结果:
```
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```
其中,last_hidden_state是模型输出的最后一层隐藏状态。
以上是使用from_pretrained方法加载预训练模型的基本步骤,可以根据需要进行调整和修改。
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