Transformers AutoModel

AutoModel 允许你根据给定的模型名称或路径自动加载相应的预训练模型。你可以使用 AutoModel 加载许多不同类型的预训练模型,例如 BERTGPT-2RoBERTa 等。它能够识别模型类型并自动选择正确的模型类来加载模型。

导入库和模块

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

加载模型和 tokenizer

使用 AutoModelAutoTokenizer,你可以根据模型名称或路径来加载模型和 tokenizer。例如,要加载 BERT 模型,你可以使用以下代码:

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

这将会下载并加载预训练的 BERT 模型以及相应的 tokenizer。

使用模型

加载模型后,你可以像使用其他 PyTorch 模型一样使用它。例如,你可以将输入数据传递给模型并获取输出:

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# `outputs` is a tuple. The first element is the output of the model.
print(outputs[0])

这段代码将会将文本 "Hello, world!" 传递给模型,并打印出模型的输出。

将模型转换为半精度

示例代码:

AutoModel.from_pretrained(
			cfg.model_name_or_path,
			config=config,
            trust_remote_code=True).half() 

half()PyTorch 中的一个方法,用于将模型的权重和偏置从 float32(也称为 float)类型转换为 float16 类型。这种转换通常被称为 "半精度"(Half-Precision)浮点运算。

在训练深度学习模型时,float32 类型通常是默认的数据类型。然而,float16 类型的数据占用的内存更少,因此使用 float16 类型可以减少内存使用,可能使模型训练更快。此外,某些特殊的硬件(例如,支持 Tensor Cores 的最新 NVIDIA GPU)可以在 float16 类型上进行更快的数学运算。

然而,请注意,float16 类型的精度较低,这可能会影响模型的训练质量。在某些情况下,可能需要使用混合精度训练(使用 float16float32 类型的混合)来兼顾速度和精度。

所以,model.half() 这一行的作用是将模型的所有权重和偏置转换为 float16 类型。


本文作者:Maeiee

本文链接:Transformers AutoModel

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!