Huggingface transformers 镜像使用，本地使用，tokenizer参数介绍_huggingface镜像

目录

from_pretrained()

参数

清华源还支持huggingface hub自动下载

使用方法

Roberta pretrain

tokenizer     

关于填充（padding）和截断（truncation）的所有信息

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对于预训练好的模型参数，我们需要从网上下下来。

from_pretrained()

        站在巨人的肩膀上，我们得多用用from_pretrained()这个函数。

参数

1. pretrained_model_name_or_path:

        可以是模型名称如 bert-base-uncased ，或者是 path 如 /home/xx/model

2. model_args:

         一个可选择的参数序列，可以额外修改模型的参数;

3. config:

        自动载入，放在和model同一目录即可;

4. cache_dir:

        用来存放下载的文件目录;

清华源还支持huggingface hub自动下载

使用方法

        注意：transformers > 3.1.0 的版本支持下面的 mirror 选项。

只需在 from_pretrained 函数调用中添加 mirror 选项，如:

AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased', mirror='tuna')

目前内置的两个来源为 tuna 与 bfsu。此外，也可以显式提供镜像地址，如：

AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased', mirror='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hugging-face-models')

         清华源21年已经失效；

Roberta pretrain

        直接在网站里面搜索模型，下载模型到本地~

 下载到本地，放到同一个文件夹就可以；

上面其他几个比较大的模型文件是用tensorflow等其他语言写的；

然后调用就可以：

from transformers import pipeline, AutoTokenizer,AutoConfig,AutoModel
 
BERT_MODEL_DIR = "Data/bert"
 
config = AutoConfig.from_pretrained(BERT_MODEL_DIR)
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BERT_MODEL_DIR)
 
model = AutoModel.from_pretrained(BERT_MODEL_DIR)
 
feature_extract=pipeline('feature-extraction',config=config,model=model,tokenizer=tokenizer,framework='pt')

tokenizer     

(1) tokenizer首先将给定的文本拆分为通常称为tokens的单词（或单词的一部分，标点符号等，在中文里可能就是词或字，根据模型的不同拆分算法也不同）;

(2)然后tokenizer能够将tokens转换为数字，以便能够构建张量并输入到模型中;

(3)当然了，大多数预训练语言模型都需要额外的tokens才能作为一次正常的输入（例如，BERT中的[CLS]），这些都会由tokenizer自动完成。

要自动下载在特定模型在预训练或微调期间使用的vocab，可以使用from_pretrained()方法.

在神经网络中，我们常常是通过一个batch的形式来作为一次输入，这个时候你可能想要：

• 如果必要，将每个文本序列填充到最大的长度；
• 如果必要，将每个文本序列截断到模型可以接受的最大长度；
• 返回张量。

将文本序列列表提供给tokenizer时，可以使用以下选项来完成所有这些操作（即设置padding=True, truncation=True, return_tensors="pt"）：

batch = tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

如果是填充的元素，对应的位置即为0。

关于填充（padding）和截断（truncation）的所有信息

三个参数 padding , truncation 和 max_length 将做进一步的介绍

(1) padding用于填充。

        它的参数可以是布尔值或字符串.

        True或”longest“：填充到最长序列（如果你仅提供单个序列，则不会填充）；

        “max_length”：用于指定你想要填充的最大长度，如果max_length=Flase，那么填充到模型能接受的最大长度（这样即使你只输入单个序列，那么也会被填充到指定长度）；

        False或“do_not_pad”：不填充序列。这是默认行为;

 (2) truncation用于截断。它的参数可以是布尔值或字符串：

        如果为True或“only_first”，则将其截断为max_length参数指定的最大长度，如果未提供max_length = None，则模型会截断为模型接受的最大长度;

        如果提供的是一对文本序列，则只会截断这一对中的第一个文本序列（因为参数“only_first”），如果参数是“only_second”，则只会截断这一对中的第二个文本序列；

        “longest_first”截断为max_length参数指定的最大长度，如果max_length = None，则截断到模型接受的最大长度；

        False或“do_not_truncate”不截断序列。这是默认行为;

参考：HuggingFace | 在HuggingFace中预处理数据的几种方式 - 知乎

做记录方便自己看，希望大家去看原作者的，更简单易懂！！！