Transformers AutoConfig

AutoConfig 是一个非常便捷的工具，它允许你根据给定的模型名称或路径自动加载相应的模型配置。你可以使用 AutoConfig 加载许多不同类型的预训练模型的配置，例如 BERT、GPT-2、RoBERTa 等。它能够识别模型类型并自动选择正确的配置类来加载模型配置。

导入库和模块

from transformers import AutoConfig

加载模型配置

使用 AutoConfig，你可以根据模型名称或路径来加载模型配置。例如，要加载 BERT 模型的配置，你可以使用以下代码：

config = AutoConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')

这将会下载并加载预训练的 BERT 模型的配置。

使用模型配置

加载模型配置后，你可以查询和使用各种配置选项。例如，你可以检查模型的隐藏层大小或者注意力头的数量：

print("Hidden size: ", config.hidden_size)
print("Number of attention heads: ", config.num_attention_heads)

此外，你还可以修改配置：

config.hidden_size = 768

注意：修改配置并不会改变已经加载的模型的结构。如果你想在修改配置后使用新的配置来创建模型，你需要重新加载模型。

保存和加载配置

你可以使用 save_pretrained 方法保存配置，然后使用 from_pretrained 方法加载它：

config.save_pretrained('./my_model_config')

# later
config = AutoConfig.from_pretrained('./my_model_config')

这可以让你在不同的项目或会话之间共享模型配置。

本文作者：Maeiee

本文链接：Transformers AutoConfig

版权声明：如无特别声明，本文即为原创文章，版权归 Maeiee 所有，未经允许不得转载！

喜欢我文章的朋友请随缘打赏，鼓励我创作更多更好的作品！