移动网站转换,苏州网站设计公司简介,企业计划书范文完整版,苏州网站建设致宇1、GPT2Tokenizer
用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式#xff0c;主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作#xff0c;以便在神经网络中使用
keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary, merges, **kwargs)
参数说明
vocabulary#xff1a;一个字典#x…1、GPT2Tokenizer
用于将文本数据转换为适合训练和预测的格式主要功能是将输入的文本进行分词、编码等操作以便在神经网络中使用
keras_nlp.models.GPT2Tokenizer(vocabulary, merges, **kwargs)
参数说明
vocabulary一个字典包含词汇表的映射关系。键是单词值是对应的索引。merges一个列表包含合并规则。每个元素是一个元组表示两个需要合并的单词及其对应的索引。**kwargs其他可选参数。
示例
from keras_nlp.models import GPT2Tokenizer# 定义词汇表和合并规则
vocabulary {hello: 1, world: 2, !: 3}
merges [(1, 2)]# 创建分词器实例
tokenizer GPT2Tokenizer(vocabulary, merges)# 对文本进行分词和编码
text hello world!
encoded_text tokenizer.encode(text)
print(encoded_text) # 输出[1, 2, 3]# 对编码后的文本进行解码
decoded_text tokenizer.decode(encoded_text)
print(decoded_text) # 输出hello world!2、from_preset
GPT2Tokenizer.from_preset()是Hugging Face的Transformers库中的一个函数用于从预定义的预设中加载一个GPT-2分词器。这个函数可以帮助你快速地创建一个适用于特定任务的分词器而无需从头开始训练。
GPT2Tokenizer.from_preset(gpt2_base_en)
参数说明
在这个例子中我们加载的是gpt2_base_en预设它包含了英文版本的GPT-2模型的基本参数和词汇表
示例
from transformers import GPT2Tokenizer# 创建分词器
tokenizer GPT2Tokenizer.from_pretrained(gpt2_base_en)# 对输入进行分词
tokens tokenizer(The quick brown fox tripped.)
print(tokens) # 输出{input_ids: [31474, 2024, 2003, 1037, 2327, 102], attention_mask: [1, 1, 1, 1, 1, 1]}# 对输入进行反分词
text tokenizer.decode(tokens[input_ids])
print(text) # 输出The quick brown fox tripped.gpt2_base_en这是一个12层的GPT-2模型参数量为124.44M保持了大小写。它使用WebText数据集进行训练。gpt2_medium_en这是一个24层的GPT-2模型参数量为354.82M保持了大小写。它也使用WebText数据集进行训练。gpt2_large_en这是一个36层的GPT-2模型参数量为774.03M保持了大小写。同样使用WebText数据集进行训练。gpt2_extra_large_en这是一个48层的GPT-2模型参数量为1.56B保持了大小写。它也使用WebText数据集进行训练。gpt2_base_en_cnn_dailymail这是一个12层的GPT-2模型参数量为124.44M保持了大小写。它使用CNN/DailyMail摘要生成数据集进行微调。
