HuggingFace BPE训练器错误训练令牌器
是指在使用HuggingFace BPE（Byte Pair Encoding）训练器进行训练时，出现了训练令牌器的错误。BPE是一种常用的无监督分词方法，广泛应用于自然语言处理任务中。
概念：HuggingFace BPE训练器是基于HuggingFace库的一种工具，用于将文本数据进行分词处理，将长词拆分为子词或字符级别的符号，以便于进行后续的文本处理任务。
分类：HuggingFace BPE训练器错误训练令牌器可以分为以下几类：
- 数据预处理错误：在进行BPE训练之前，需要对原始数据进行预处理，如去除特殊字符、统一大小写等，如果预处理步骤有误，会导致训练出的令牌器错误。
- 训练参数设置错误：BPE训练器有一些参数需要设置，如词汇量大小、训练迭代次数等，如果参数设置有误，可能会导致训练出的令牌器不准确。
- 训练数据选择错误：选择训练数据的时候，需要考虑数据的多样性和代表性，如果选择的数据不足或者不具有代表性，会导致训练出的令牌器泛化能力差。
优势：HuggingFace BPE训练器的优势在于：
- 无监督分词：BPE训练器可以自动从训练数据中学习到词汇表，无需人工标注，适用于多种语言和领域。
- 灵活性：BPE训练器可以根据需求设置词汇表的大小，适应不同的任务要求。
- 支持细粒度切分：BPE训练器可以将长词拆分为子词，增加了语言处理的灵活性。
应用场景：HuggingFace BPE训练器在自然语言处理任务中有广泛应用，包括机器翻译、文本生成、命名实体识别等。通过将文本数据进行分词处理，可以提高模型的效果和泛化能力。
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有没有什么方法可以将两个评估数据集传递给HuggingFace训练器对象，以便在训练期间可以在两个不同的集合(例如分布内和分布外)上对训练的模型进行评估？下面是该对象的实例化，它只接受一个eval_dataset trainer = Trainer(
model,
args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
tokenizer=tokenizer
)
浏览 34提问于2021-08-02得票数 2
我试图将令牌程序保存在拥抱面中，以便以后可以从不需要访问internet的容器中加载它。
BASE_MODEL = "distilbert-base-multilingual-cased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
tokenizer.save_vocabulary("./models/tokenizer/")
tokenizer2 = AutoTokenizer.from_pretrained("./models/tokenizer/")
但是，最后一行给出了错误
浏览 33提问于2020-10-27得票数 21
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1回答
我使用亚马逊SageMaker来训练HuggingFace模型。在提供给估计器的培训脚本的末尾，我将模型保存到正确的路径(SM_MODEL_DIR)中：
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model-dir", type=str, default=os.environ["SM_MODEL_DIR"])
...
trainer.model.save_pretrai
浏览 3提问于2021-10-01得票数 1
3回答
根据文档()，我正在尝试使用训练器来训练一个模型，我可以指定一个令牌：
令牌器(PreTrainedTokenizerBase，可选)-用于预处理数据的标记器。如果提供，将用于在批处理输入时自动填充输入的最大长度，并将其沿模型保存，以便更容易地重新运行中断的训练或重用精细调整的模型。
因此，填充应该自动处理，但是当尝试运行它时，我会得到以下错误：
ValueError:无法创建张量，您可能应该激活截断和/或填充'padding=True‘'truncation=True’以具有相同长度的批处理张量。
令牌程序是这样创建的：
tokenizer = BertTokenize
浏览 10提问于2020-09-24得票数 13
我正在使用BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")模型的huggingface训练器。
简而言之，它看起来像这样：
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
training_args = TrainingArguments
浏览 11提问于2021-05-09得票数 3
我正在使用在我的文本语料库上训练Roberta模型。
在我尝试将经过预先训练的记号器加载到管道之前，一切似乎都进行得很顺利。我认为它在令牌程序文件夹中寻找一个config.json文件，但是BPE令牌程序只输出vocab.json和merges.txt文件。我在这里错过了什么？
浏览 21提问于2022-02-08得票数 0
我想定义一个Huggingface对象，它包含一组训练参数，包括给定一组历元上的学习速率退火的线性时间表，然后一次训练一个阶段，保持训练器的状态(优化器/调度/等等)。跨越时代。
我想做的事情看起来像是：
for i in range(epochs):
data = modify_data()
trainer.train_dataset = data["train"]
trainer.train_one_epoch()
如果我将num_train_epochs参数设置为TrainingArguments中的1，那么学习速率调度器将在两个阶段之间将学习速率
浏览 1提问于2022-03-24得票数 -1
我想使用一个预先训练的伯特模型，以便在文本分类任务中使用它(我使用的是Huggingface库)。然而，预先训练过的模型是针对与我不同的领域而训练的，我有一个大的未注释的数据集，可以用来微调它。如果我只使用标记的示例并在特定任务(BertForSequenceClassification)的培训中微调它，那么数据集太小，无法适应特定领域的语言模型。这样做最好的方法是什么？谢谢!
浏览 5提问于2021-04-27得票数 1
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我正在尝试从地址映射->训练器返回一个叫做训练器的结构
有没有任何方法可以轻松地从trainersMap中检索训练器的结构？
struct Trainer {
address owner;
string name;
Pokemon[] pokemons;
}
mapping(address => Trainer) public trainersMap;
function getTrainer() public {
address sender = msg.sender;
return Trainer(sender, trainersMap
浏览 0提问于2022-02-28得票数 0
1回答
我正在研究分子数据的表示法叫做微笑。一个分子串的例子看起来像Cc1ccccc1N1C(=O)NC(=O)C(=Cc2cc(Br)c(N3CCOCC3)o2)C1=O。
现在，我想要一个自定义的Tokenizer，它可以与Huggingface一起使用。我也不想使用现有的标记器模型(如BPE等)。我希望通过regex解析的微笑字符串将单个字符指定为令牌，如下所示：
import re
SMI_REGEX_PATTERN = r"""(\[[^\]]+]|Br?|Cl?|N|O|S|P|F|I|b|c|n|o|s|p|\(|\)|\.|=|
#|-|\+|\\|\/|:|
浏览 5提问于2021-05-13得票数 1
1回答
BPE多种方式对单词进行编码
、、、、
对于BPE或WordPiece，可能有多种方法来编码一个单词。例如，假设(为简单起见)令牌词汇表包含所有字母以及合并的符号("to“、"ke”、"en")。则单词"token“可以被编码为("to"，"ke"，"n")或("to"，"k"，"en")。本教程https://blog.floydhub.com/tokenization-nlp/中也提到了这种不明确的编码 然而，在hugginface教程中提到"BPE和WordPiece……以特定的顺序
浏览 17提问于2020-08-05得票数 0
我正在尝试执行huggingface网站的示例代码：
from transformers import GPTJTokenizer, TFGPTJModel
import tensorflow as tf
tokenizer = GPTJTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
model = TFGPTJModel.from_pretrained("EleutherAI/gpt-j-6B")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", ret
浏览 144提问于2022-10-05得票数 -1
我使用pytorch训练huggingface-transformers模型，但每个时期，总是输出警告：
The current process just got forked. Disabling parallelism to avoid deadlocks... To disable this warning, please explicitly set TOKENIZERS_PARALLELISM=(true | false)
如何禁用此警告？
浏览 15提问于2020-07-02得票数 15
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我想运行一组神经网络训练器，它在无限循环上运行，如下所示：
Trainer.prototype.tick = function(){
// do the try something and record the score
setTimeout(function(){
this.tick()
},0);
}
到目前为止，它做得很好，但是当我想更新训练数据和神经网络时，我将从我的数组中删除训练器实例并替换为一个新实例。所以问题是，它真的会删除旧的实例并释放内存吗？
浏览 0提问于2018-04-06得票数 0
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我理解OpenCV的级联分类器对图像进行训练，并使用级联训练器本身从图像中提取的特性。但是，在培训中是否可以在图像上添加一些注释？例如，我有大约600个图像作为阳性样本来训练分类器，但我需要用一个附加特征的简短向量来注释每幅图像，例如“空中视图”、“平面视图”或“城市背景”或“景观背景”。
是否有可能构建一个分类器，将训练器提取的特征与手动提供的注释结合起来？
浏览 2提问于2013-11-13得票数 1
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使用用于蒙面语言任务的huggingface转换器，我预期预测将返回相同的输入字符串加上蒙面字符串的标记：
from transformers import BertConfig, BertTokenizer, BertForMaskedLM
model1 = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer1 = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# Read the rest of this [MASK] to
浏览 4提问于2021-11-21得票数 1
在应用程序引擎ndb查询的结果中，我得到了一些奇怪的行为。
模式(简化)：
class Trainer(polymodel.PolyModel):
user = ndb.KeyProperty(kind='User')
一组完整的对象(大约。( 100-200)是通过查询收集的：
trainers = Trainer.query()
A在此阶段，单个训练器对象具有一个有效的用户对象，可通过以下方法获得：
user = trainer.user.get()
训练器集合被分成几个中间的python列表。之后，大多数训练器对象都有一个用于None的.user值。这段代码曾经工
浏览 0提问于2017-11-15得票数 0
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法典典以什么作为代币？
、、、
在自然语言处理中，神经网络的典型默认是以单词作为标记。
OpenAI编码是基于GPT-3，但也涉及源代码.对于一般的源代码，没有相应的标记的明显选择，因为每种编程语言都有不同的标记化规则。我不认为Codex对每种语言都使用了单独的标记器。
用什么做代币？
浏览 0提问于2023-03-04得票数 0
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我有一个使用固定词汇表的特殊的、非语言的用例--即一组相对较小的生成标记，它们代表我们“语言”的整个词汇表。我希望能够在任何不同的模型中使用这种方法，我想知道最好的方法是什么？它只是一个短字符串的vocab.txt文件，我不认为它会与任何BPE令牌程序一起工作。我的假设正确吗？另外，是否有一种方法可以将词汇表“强制”到任何标记器上？
为了澄清，我们的“语言”使用前缀来标识令牌的某些types，这些标记在整个语法中具有特定的功能。我们希望能够在推理过程中屏蔽type，无论是在输入上还是作为选择过程的一部分，例如，通过将top-k或top-p采样限制在给定的type上。有了一个固定的/手动调优的
浏览 0提问于2021-10-11得票数 1
我想使用HuggingFace实现/库来训练一个伯特转换器模型。在培训期间，HuggingFace对每个时代的培训数据进行洗牌，但我不想对数据进行洗牌。例如，如果我有5个训练数据，批处理大小= 2，那么我希望训练数据以1、2、2、3、3、4和4、5的形式显示。我找不到任何资源来显示如何禁用默认的洗牌。
浏览 14提问于2022-11-12得票数 1
作为这个训练器，我们可以通过将函数(f： -> bool)设置为训练器的stop_triger来停止迭代循环。但在这种情况下，我认为我们不能使用其他扩展，比如使用stop_trigger=((args.epoch，'10'))的LogReport。
因此，我的问题是如何实现提前停止作为扩展，以及如何发送信号以停止训练器的迭代。
谢谢。
浏览 0提问于2017-09-03得票数 1
1回答
我觉得我对恩科做了些错事。在我看到的所有例子中，它们只是简单的训练，直到达到某个训练错误，然后打印结果。何时计算梯度和更新隐藏层的权重？这些都包含在training.iteration()函数中吗？这是没有意义的，因为尽管我的程序中的训练错误不断减少，这似乎意味着权重正在改变，但我还没有通过网络运行验证集(在开始构建数据时，我断开了验证集并与训练集分离)，以确定验证错误是否仍然随着训练错误而减少。
我还将验证集加载到培训器中，并在网络中使用compute()运行验证集，但是验证错误总是类似于培训错误，因此很难从培训中判断是否存在相同的错误。同时，测试命中率低于50% (如果没有学习的话)。
我
浏览 4提问于2014-06-21得票数 2
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当尝试在sagemaker上使用Huggingface估计器时，请在亚马逊SageMaker上进行培训。
# create the Estimator
huggingface_estimator = HuggingFace(
entry_point='train.py',
source_dir='./scripts',
instance_type='ml.p3.2xlarge',
instance_count=1,
role=role,
transfo
浏览 25提问于2022-11-23得票数 3
1回答
我正在尝试使用内部语料库更新预训练的BERT模型。我看过Huggingface的transformer文档，你会发现我有点困惑，below.My的目标是使用余弦距离计算句子之间的简单相似度，但我需要为我的特定用例更新预先训练的模型。
如果你看一下下面的代码，这正是Huggingface文档中的代码。我试图“重新训练”或更新模型，我假设special_token_1和special_token_2表示来自我的“内部”数据或语料库的“新句子”。这是正确的吗？总而言之，我喜欢已经预训练的BERT模型，但我想使用另一个内部数据集来更新或重新训练它。任何线索都将不胜感激。
import tensorfl
浏览 53提问于2019-10-30得票数 9
3回答
我试着用mahout部署了20个新闻组的例子，它似乎工作得很好。出于好奇，我想深入挖掘模型统计数据，
例如: bayes-model目录包含以下子目录，
训练器-tfIdf训练器-thetaNormalizer训练器-重量
其中包含part-0000文件。我想通过阅读文件的内容来更好地理解，cat命令似乎不起作用，它打印了一些垃圾。
任何帮助都是非常感谢的。
谢谢
浏览 1提问于2011-11-14得票数 2
我最近用谷歌的做了实验，建立了一个小型的NMT系统。我设法使一切正常工作，但我仍然在想，时间的数目和模型的训练步骤的数目之间的确切差别。
如果我没有弄错，一个时代由多个训练步骤组成，并且一旦你的整个训练数据被处理一次就过去了。然而，当我查看谷歌自己的中的文档时，我不明白两者之间的区别。注意下面片段的最后一行。
export DATA_PATH=
export VOCAB_SOURCE=${DATA_PATH}/vocab.bpe.32000
export VOCAB_TARGET=${DATA_PATH}/vocab.bpe.32000
export TRAIN_SOURCES=${DATA
浏览 3提问于2017-04-10得票数 2
回答已采纳
什么是最好的方法来存储培训师和所有必要的组件？
1.存储：
存储的检查点:使用它的trainer.save_checkpoint(filename, external_state={})函数
另外，分别存储模型:使用z.save(filename)方法，每个cntk操作都有。您还可以获得z = trainer.model。
2.重新加载：
恢复模型:使用C.load_model(...)。(不要被Cntk 1中不推荐的持久化命名空间所迷惑。)
从恢复的模型中获取输入。
恢复训练器本身:使用trainer.restore_from_checkpoint作为例。显示。问
浏览 4提问于2017-12-07得票数 0
回答已采纳
我曾经用huggingface来进行句子分类，取得了很好的效果，但是现在我想把它应用到另一个用例中。下面是我想要的那种数据集(不是确切的)。
set_df.head()
sentence subject object
0 my big red dog has a big fat bone my big red dog big fat bone
1 The Queen of Spades lives in a Castle The Queen of
浏览 8提问于2020-04-10得票数 1
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我正在从零开始通过训练语言模型来考虑微调模型。我有几个与此有关的基本问题：
我想从头到尾用全词掩蔽来训练LM。我不可能找到如何应用这个选项使用培训师。
这是我的数据集和代码：
text=['I am huggingface fan', 'I love huggingface', ....]
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=True, mlm_probability=0.15)
trainer = tr.Trainer(
model=mode
浏览 14提问于2022-07-08得票数 0
从昨天或前天开始，我得到了一个
ValueError: Attempted relative import in non-package
对于我的主训练器文件中的导入，例如
from . import mobilenet_v1 as mobilenet
当使用完全相同的训练任务在云ML上以完全相同的参数运行完全相同的训练器代码时。我正在使用gcloud工具捆绑我的训练器。我试着使用我自己的setup.py，但是没有成功。有没有关于这可能是什么原因的提示？
浏览 1提问于2017-10-18得票数 4
假设我成功地训练了10个时代的一些训练数据的模型。那么，我如何才能进入相同的模式，并继续训练10个时代呢？
建议“您需要通过超参数指定检查点输出路径”-->如何指定？
# define my estimator the standard way
huggingface_estimator = HuggingFace(
entry_point='train.py',
source_dir='./scripts',
instance_type='ml.p3.2xlarge',
instance_count=1,
浏览 30提问于2022-04-12得票数 0
回答已采纳
我希望用returnn来训练一个新的lm来获得更多的数据。但是我不知道tain和dev的确切形式。
/work/asr3/irie/data/librispeech/lm_bpe/librispeech-lm-norm.bpe.txt.gz
其次，我想知道为什么train_num_seqs等于40418260，而librispeech训练数据集只有281241语句。等待你的回复
浏览 0提问于2019-07-19得票数 0
我试图在预先训练过的HuggingFace变形金刚模型的词汇表中添加几个新单词。我做了以下工作，以更改令牌程序的词汇表，并增加模型的嵌入大小：
tokenizer.add_tokens(['word1', 'word2', 'word3', 'word4'])
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
print(len(tokenizer)) # outputs len_vocabulary + 4
但是在我的语料库上对模型进行训练和保存之后，我发现保存的标记器词汇量并没有改变。
浏览 9提问于2021-05-06得票数 4
回答已采纳
我有一个带有2 V100s的VM，我正在使用Huggingface的非常好的训练器API来训练类似gpt2 2的模型(相同的架构，更少的层)。我用的是火把后端。
我观察到，当我用完全相同的数据和TrainingArguments训练完全相同的模型(6层，~82M参数)时，单次GPU训练的速度明显快于2GPU：~5h vs ~6.5h。
人们将如何调试这类问题来解决导致经济放缓的原因呢？
额外注释：
两个gpus都在使用(监视nvidia-smi输出)i使用fp16精度我的TrainingArguments值是：
{
"optim": "adamw_torch&#
浏览 2提问于2022-03-16得票数 4
我试图在JAX编码的环境中训练DQN代理，但是当它第一次尝试重置环境时(带有无效的JAX类型错误)，训练器的初始化就失败了。在进入调试过程之前，我考虑过寻找示例项目，但是我找不到任何东西，所以我想知道是否不可能对它们进行接口。
浏览 2提问于2022-09-27得票数 0
我一直在尝试使用预训练模型。使用collab模板中默认的所有内容，使用从huggingface/pytorch-transformers到bert-base-uncased的torch.hub.load()作为“模型”
代码示例
import torch
model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', 'model', 'bert-base-uncased') # Download model and configuration from S3 and cache.
我看
浏览 4提问于2020-04-23得票数 1
我正试图解决C++中涉及并行继承的问题。我找到的最近的问题是，但它不能完全回答我的问题。
模型由模型、训练器、InstanceProcessor (IP)三个类组成，分别包含模型数据、训练功能和模型处理代码。现在，我有了大约10个不同版本的这个模型，有很多代码重叠，但也有一些不同之处，创建了某种形式的并行继承：
Model - ModelA, ModelB, ModelC, ...
Trainer - TrainerA, TrainerB, TrainerC
IP - IPA, IPB, IPC
在代码的主体中，我根据解析的参数使用Model*指针访问特定的模型。
模型和训练器都需要多个短期的
浏览 3提问于2013-10-16得票数 3
回答已采纳
我使用的是预先训练好的日语翻译模型，通过fairseq 进行训练。
其中包含以下文件
model.pt dict.en.txt dict.ja.txt spm.en.nopretok.model spm.en.nopretok.vocab spm.ja.nopretok.model spm.ja.nopretok.vocab
我想用
from fairseq.models.transformer import TransformerModel
zh2en = TransformerModel.from_pretrained(
'/path/to/checkpoi
浏览 62提问于2020-05-06得票数 0
2回答
我已经将问题简化为以下示例代码：
class Charizard { //truck
trainer &myTrainer;
public:
Charizard(trainer &tMyTrainer);
};
class trainer {
Charizard myPokemon;
public:
trainer();
};
Charizard::Charizard(trainer &tMyTrainer) : myTrainer(tMyTrainer) {}
在不更改或添加公共成员的情况下，如何创建训练器的构造函数，以便在
浏览 1提问于2010-12-05得票数 3
回答已采纳
我正在尝试将Rasa配置为使用在HuggingFace预先训练好的模型。这是我的设置
language: fr
pipeline:
- name: LanguageModelTokenizer
- name: LanguageModelFeaturizer
model_name: "bert"
model_weights: "setu4993/LaBSE"
cache_dir: "/rasa/model"
我运行“rasa train”后，它显示OSError:找不到型号名称“setu4993
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
1回答
我已经训练了一个模型，使用拥抱脸的集成亚马逊萨吉克。
通过在经过训练的模型：training_job_analytics上调用huggingface_estimator.training_job_analytics.dataframe()，我可以轻松地计算和查看在评估测试集上生成的度量:准确性、f-得分、精确性、回忆性等。
我怎样才能在训练集上看到相同的度量标准(甚至每个时代的训练错误)？
培训代码基本上与添加了文档的额外部分的链接相同：
from sagemaker.huggingface import HuggingFace
# optionally parse logs for key
浏览 14提问于2021-12-10得票数 0
回答已采纳
我正在尝试运行huggingface示例中的语言模型微调脚本(run_language_modeling.py)，使用我自己的标记器(刚刚添加了几个标记符，参见注释)。加载令牌器时出现问题。我认为问题出在AutoTokenizer.from_pretrained('local/path/to/directory').
代码：
from transformers import *
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# special_tokens = ['<
浏览 42提问于2020-05-22得票数 2
给出了一个简单的神经网络，如：
import torch.nn as nn
net = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 4),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(4, 1),
nn.Sigmoid()
).to(device)
如何将其转换为Huggingface 对象？
我们的目标是将Pytorch nn.Module对象从nn.Sequential转换为Huggingface PreTrainedModel对象，然后运行如下所示：
import torch.nn as nn
from tra
浏览 16提问于2022-10-04得票数 5
2回答
我一直在试图找出这些问题的答案，但我只找到了相互矛盾的信息。变压器作为一个整体是否自回归？解码器呢？我知道在推理过程中译码器进行了自回归，但我不确定在训练期间。
这里有一些帖子说变压器不是自回归的：
最少的工作示例或教程，演示如何在培训和推理模式中使用Py手电的nn.TransformerDecoder进行批处理文本生成？
以下是一些说法：
在测试阶段，变压器解码器的目标输入是什么？
https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer
https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-
浏览 0提问于2021-11-15得票数 8
1回答
我收到以下错误： You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.
Traceback (most recent call last):
File "./run_hyperparameter_search.py", line 74, in <module>
trainer = Trainer(
File "/ext3/miniconda3/lib/python3.8/si
浏览 323提问于2021-03-27得票数 0
4回答
假设我有一个抽象类
public abstract class Trainer<T extends Animal>{}
我有专门的培训师，比如：
public DogTrainer extends Trainer<Dog>{}
public HorseTrainer extends Trainer<Horse>{}
这些“训练员”中的每一个都有一套固定的技巧，他们可以训练动物去做，我想用Enum来做。所以我有一个界面：
public interface TrainingActions<T extends Animal>{}
在每个训练员中，我都有
浏览 5提问于2013-10-11得票数 34
回答已采纳
我正在尝试从CNTKLibrary.h反向工程CNTK for C++ (因为没有官方文档)。
我做了一个RNN网络(主要是通过单元测试源代码)，它似乎可以工作(至少现在没有编译或运行时错误！)
在单元测试源代码中，我看到他们使用Function::Forward和Function::Backward来计算"trainingLoss“和"predection"，但我还发现通过使用Python示例，我可以使用相关的学习器优化器(FSAdaFradLearner)创建”训练器“，然后在该poinetr上调用"TrainMinibatch”。
现在我的问题是，哪种方法
浏览 13提问于2017-12-27得票数 0
回答已采纳
我们是否可以仅通过给出数据和相关的列名来训练模型，而无需使用Rest API或命令行界面在Google Cloud ML中创建训练器
浏览 0提问于2017-04-06得票数 1
我使用Tokenizer训练Tokenizer并保存模型，如下所示 tokenizer = Tokenizer(BPE())
tokenizer.pre_tokenizer = Whitespace()
tokenizer.decoder = ByteLevelDecoder()
trainer = BpeTrainer(vocab_size=25000, show_progress=True, initial_alphabet=ByteLevel.alphabet())
tokenizer.train(files=["/content/drive/MyDrive/Work/NLP
浏览 93提问于2021-09-06得票数 1
1回答
我用的是HuggingFace变形金刚和PyTorch。我的工作方式是下载一个预先训练过的模型，并将其保存在一个本地项目文件夹中。
在这样做时，我可以看到.bin文件是本地保存的，它代表模型。但是，我也在下载和保存一个令牌程序，为此我看不到任何相关文件。
那么，在下载之前，如何检查令牌程序是否在本地保存呢？其次，除了通常的os.path.isfile(...)检查之外，在下载之前是否还有其他更好的方法来区分本地拷贝在给定位置的使用顺序？
浏览 3提问于2021-06-13得票数 1
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