AutoTokenizer

BERT模型自定义词汇以及token相关

加载bert模型及分词fromtransformersimportAutoModelForMaskedLM,AutoTokenizermodel="bert-base-cased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
dream6104·2023-01-09 16:56

huggingface使用（一）：AutoTokenizer（通用）、BertTokenizer（基于Bert）

一、AutoTokenizer、BertTokenizer的区别AutoTokenizer是通用封装，根据载入预训练模型来自适应。
u013250861·2023-01-09 07:45

下载huggingface上模型的正确姿势

huggingface上模型的时候，要么是用类似如下脚本的方式下载：fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForMaskedLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
JasonLiu1919·2023-01-02 15:59

Roberta的tokenizer简单使用

fromtransformersimportAutoTokenizermodel_checkpoint="distilbert-base-uncased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
小黑无敌·2022-12-31 17:30

huggingface：transformers中文文本分类

importevaluatefromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification,AutoTokenizer
追梦小愚·2022-12-28 19:33

ONNX 加速模型推理

onnx格式，并测试使用实例为sentence-transformers预训练模型计算相似度classTest(object):definit(self):#加载预训练模型self.tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
FB1024·2022-12-12 16:11

Huggingface Transformers各类库介绍（Tokenizer、Pipeline）

目录前言0、transformers的安装以及介绍0-1、介绍0-2、安装一、分词——transformers.AutoTokenizer1-0、相关参数介绍（常用参数介绍）1-1、加载、保存1-2、使用以及原理二
ㄣ知冷煖★·2022-12-07 20:22

G1D30-NLP(Tokenizer)&DP(交叠子问题)

一、NLP（一）bert中一些标记1、[SEP]用于断句，其真实效果，有待考究，因为有segmentembedding2、[CLS]生成一个向量，用来进行文本分类（二）AutoTokenizer关于tokenizer
甄小胖·2022-12-05 16:00

ImportError: cannot import name ‘create_repo‘ from ‘huggingface_hub‘

File"D:/zjm-project/zjm/CaliNet-master/cka/assessing_score.py",line15,infromtransformersimportAutoConfig,AutoTokenizer
m0_62868642·2022-12-03 03:28

bert of thesus模型实战，采用transformers直接调用

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("canwenxu/BERT-of-Theseus-MNLI
南楚巫妖·2022-12-02 19:11

Pytorch Transformer Tokenizer常见输入输出实战详解

本篇文章以Transformers中使用的AutoTokenizer为例说明其用法。但如果实际场景中使用BERT、ALBERT等预训练模型，原理类似，但需要使用模型相对应的Tokenizer
yosemite1998·2022-12-01 03:23

transformers库的使用【三】数据的预处理

你可以创建一个和模型相关的tokenizer类，或者直接使用AutoTokenizer类。
桉夏与猫·2022-12-01 03:21

Bert的pooler_output是什么？

例如：fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretraine
iioSnail·2022-11-25 02:16

迁移学习xlm-roberta-base模型应用于分类任务

下载模型加载模型这里不使用官网推荐的方式fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForMaskedLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
内卷焦虑人士·2022-11-24 12:23

ChemBERTa 化合物小分子的向量表示及相似检索

2209.01712.pdf模型是基于分子simles进行transformer的MLM预训练的bert模型1、化合物小分子的向量表示fromtransformersimportBertTokenizer,AutoTokenizer
loong_XL·2022-11-24 12:50

transformers AutoModelForMaskedLM简单使用

transformers.AutoModelForMaskedLM使用预测预测mask值可以fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForMaskedLMtokenizer1=AutoTokenizer.from_pretraine
loong_XL·2022-11-24 12:10

Some weights of the model checkpoint at mypath/bert-base-chinese were not used when initializing Ber

代码：fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelpretrained_path="mypath/bert-base-chinese"tokenizer=AutoTokenizer
诸神缄默不语·2022-11-24 10:00

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘size‘问题解决

iterativestratification")importpandasaspdimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.fr
Tina_1024·2022-11-23 21:39

Cannot uninstall ‘PyYAML‘.【安装transformers失败解决方法】

pipinstalltransformersfromtransformersimportAutoTokenizer#使用预训练模型bert-base-uncased，模型内容详见https://huggingface.co/bert-base-uncased#分词器，词典tokenizer=AutoTokenizer.fro
rainbowiridescent·2022-11-21 21:03

tokenizer.encode_plus方法

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(DOWNLOADED_MODEL_PATH)tokens=tokenizer.encode_plus(txt,max_length
zephyr_wang·2022-11-21 18:21

transformers库使用--tokenizer

通过与相关预训练模型相关的tokenizer类建立tokenizer，例如，对于Roberta，我们可以使用与之相关的RobertaTokenizer,或者直接通过AutoTokenizer类，这个类能自动的识别所建立
orangerfun·2022-11-19 11:36

5分钟NLP：使用 HuggingFace 微调BERT 并使用 TensorBoard 可视化

其中包含：AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。在本文中，我们将只关注训练和测试拆分。
·2022-03-24 14:33

5分钟NLP：使用 HuggingFace 微调BERT 并使用 TensorBoard 可视化

其中包含：AutoTokenizer、AutoModel、Trainer、TensorBoard、数据集和指标的使用方法。在本文中，我们将只关注训练和测试拆分。
·2022-03-10 11:58

中文序列标注任务(二)

利用句子中成对出现的动宾搭配，到原句子中去匹配，获得带有动宾标签的原句子序列.2.数据处理：下面主要记录一下，要输入bert预训练模型之前，将数据应该处理成什么样子：原始代码是手动处理的，其实可以直接使用AutoTokenizer
三方斜阳·2021-03-31 07:59

transformers Preprocessing data

pretrainingorfine-tuning一个model时，使用from_pretrained()来处理文本fromtransformersimportAutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
Claroja·2020-09-11 19:47
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