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Python transformers.PreTrainedModel方法代碼示例

本文整理匯總了Python中transformers.PreTrainedModel方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python transformers.PreTrainedModel方法的具體用法?Python transformers.PreTrainedModel怎麽用?Python transformers.PreTrainedModel使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在transformers的用法示例。


在下文中一共展示了transformers.PreTrainedModel方法的2個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: __init__

# 需要導入模塊: import transformers [as 別名]
# 或者: from transformers import PreTrainedModel [as 別名]
def __init__(
        self,
        bert_model: PreTrainedModel,
        top_layer_only: bool = False,
        max_pieces: int = 512,
        num_start_tokens: int = 1,
        num_end_tokens: int = 1
    ) -> None:
        super().__init__()
        # self.bert_model = bert_model
        self.bert_model = deepcopy(bert_model)
        self.output_dim = bert_model.config.hidden_size
        self.max_pieces = max_pieces
        self.num_start_tokens = num_start_tokens
        self.num_end_tokens = num_end_tokens
        self._scalar_mix = None 
開發者ID:plkmo,項目名稱:NLP_Toolkit,代碼行數:18,代碼來源:bert_token_embedder.py

示例2: load

# 需要導入模塊: import transformers [as 別名]
# 或者: from transformers import PreTrainedModel [as 別名]
def load(cls, model_name: str, cache_model: bool = True) -> PreTrainedModel:
        if model_name in cls._cache:
            return PretrainedBertModel._cache[model_name]

        model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        if cache_model:
            cls._cache[model_name] = model

        return model 
開發者ID:plkmo,項目名稱:NLP_Toolkit,代碼行數:11,代碼來源:bert_token_embedder.py


注:本文中的transformers.PreTrainedModel方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台,相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目,源碼版權歸原作者所有,傳播和使用請參考對應項目的License;未經允許,請勿轉載。