Transformers 4.37 中文文档(十三)(2)

简介: Transformers 4.37 中文文档(十三)

Transformers 4.37 中文文档(十三)(1)https://developer.aliyun.com/article/1564946


AgentImage

class transformers.tools.agent_types.AgentImage

<来源>

( value )

代理返回的图像类型。行为类似于 PIL.Image。

to_raw

<来源>

( )

返回该对象的“原始”版本。在 AgentImage 的情况下,它是一个 PIL.Image。

to_string

<来源>

( )

返回该对象的字符串版本。在 AgentImage 的情况下,它是图像序列化版本的路径。

AgentAudio

class transformers.tools.agent_types.AgentAudio

<来源>

( value samplerate = 16000 )

代理返回的音频类型。

to_raw

<来源>

( )

返回该对象的“原始”版本。它是一个torch.Tensor对象。

to_string

<来源>

( )

返回该对象的字符串版本。在 AgentAudio 的情况下,它是音频序列化版本的路径。

自动类

原始文本:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/auto

在许多情况下,您想要使用的架构可以从您提供给from_pretrained()方法的预训练模型的名称或路径中猜出。AutoClasses 在这里为您执行此操作,以便根据预训练权重/配置/词汇的名称/路径自动检索相关模型。

实例化 AutoConfig、AutoModel 和 AutoTokenizer 中的一个将直接创建相关架构的类。例如

model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-cased")

将创建一个 BertModel 的实例模型。

每个任务和每个后端(PyTorch、TensorFlow 或 Flax)都有一个AutoModel类。

扩展自动类

每个自动类都有一个方法可以用来扩展您的自定义类。例如,如果您定义了一个名为NewModel的自定义模型类,请确保有一个NewModelConfig,然后您可以像这样将它们添加到自动类中:

from transformers import AutoConfig, AutoModel
AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)

然后您就可以像通常一样使用自动类了!

如果您的NewModelConfig是 PretrainedConfig 的子类,请确保其model_type属性设置为注册配置时使用的相同键(这里是"new-model")。

同样,如果您的NewModel是 PreTrainedModel 的子类,请确保其config_class属性设置为注册模型时使用的相同类(这里是NewModelConfig)。

AutoConfig

class transformers.AutoConfig

<来源>

( )

这是一个通用的配置类,当使用 from_pretrained()类方法创建时,将实例化为库的配置类之一。

这个类不能直接使用__init__()实例化(会抛出错误)。

from_pretrained

<来源>

( pretrained_model_name_or_path **kwargs )

参数

  • pretrained_model_name_or_path (stros.PathLike) — 可以是:
  • 一个字符串,预训练模型配置的模型 id,托管在 huggingface.co 上的模型存储库中。有效的模型 id 可以位于根级别,如bert-base-uncased,或者在用户或组织名称下命名空间,如dbmdz/bert-base-german-cased
  • 一个目录的路径,其中包含使用 save_pretrained()方法保存的配置文件,或者 save_pretrained()方法,例如 ./my_model_directory/
  • 一个保存的配置 JSON 文件的路径或 url,例如 ./my_model_directory/configuration.json
  • cache_dir (stros.PathLike, optional) — 下载的预训练模型配置应该缓存在其中的目录路径,如果不使用标准缓存。
  • force_download (bool, optional, 默认为 False) — 是否强制(重新)下载模型权重和配置文件,并覆盖缓存版本(如果存在)。
  • resume_download (bool, optional, 默认为 False) — 是否删除接收不完整的文件。如果存在这样的文件,将尝试恢复下载。
  • proxiesDict[str, str]可选)— 一个代理服务器字典,按协议或端点使用,例如,{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}。这些代理在每个请求上使用。
  • revisionstr可选,默认为"main")— 要使用的特定模型版本。它可以是分支名称、标签名称或提交 ID,因为我们在 huggingface.co 上使用基于 git 的系统来存储模型和其他工件,所以revision可以是 git 允许的任何标识符。
  • return_unused_kwargsbool可选,默认为False)— 如果为False,则此函数仅返回最终配置对象。
    如果为True,则此函数返回一个Tuple(config, unused_kwargs),其中unused_kwargs是一个字典,由那些键/值对组成,其键不是配置属性:即kwargs的一部分,未被用于更新config且被忽略的部分。
  • trust_remote_codebool可选,默认为False)— 是否允许在 Hub 上定义自定义模型的建模文件。此选项应仅对您信任的存储库设置为True,并且您已阅读代码,因为它将在本地机器上执行 Hub 上存在的代码。
  • kwargs(附加关键字参数,可选)— kwargs 中任何键的值,其为配置属性,将用于覆盖加载的值。关于键/值对中键不是配置属性的行为由return_unused_kwargs关键字参数控制。

从预训练模型配置中实例化库的配置类之一。

实例化的配置类是根据加载的配置对象的model_type属性选择的,或者当它缺失时,通过在pretrained_model_name_or_path上使用模式匹配来回退:

  • albert — AlbertConfig(ALBERT 模型)
  • align — AlignConfig(ALIGN 模型)
  • altclip — AltCLIPConfig(AltCLIP 模型)
  • audio-spectrogram-transformer — ASTConfig(音频频谱变换器模型)
  • autoformer — AutoformerConfig(Autoformer 模型)
  • bark — BarkConfig(Bark 模型)
  • bart — BartConfig(BART 模型)
  • beit — BeitConfig(BEiT 模型)
  • bert — BertConfig(BERT 模型)
  • bert-generation — BertGenerationConfig(Bert 生成模型)
  • big_bird — BigBirdConfig(BigBird 模型)
  • bigbird_pegasus — BigBirdPegasusConfig(BigBird-Pegasus 模型)
  • biogpt — BioGptConfig(BioGpt 模型)
  • bit — BitConfig(BiT 模型)
  • blenderbot — BlenderbotConfig(Blenderbot 模型)
  • blenderbot-small — BlenderbotSmallConfig(BlenderbotSmall 模型)
  • blip — BlipConfig (BLIP 模型)
  • blip-2 — Blip2Config (BLIP-2 模型)
  • bloom — BloomConfig (BLOOM 模型)
  • bridgetower — BridgeTowerConfig (BridgeTower 模型)
  • bros — BrosConfig (BROS 模型)
  • camembert — CamembertConfig (CamemBERT 模型)
  • canine — CanineConfig (CANINE 模型)
  • chinese_clip — ChineseCLIPConfig (Chinese-CLIP 模型)
  • clap — ClapConfig (CLAP 模型)
  • clip — CLIPConfig (CLIP 模型)
  • clip_vision_model — CLIPVisionConfig (CLIPVisionModel 模型)
  • clipseg — CLIPSegConfig (CLIPSeg 模型)
  • clvp — ClvpConfig (CLVP 模型)
  • code_llama — LlamaConfig (CodeLlama 模型)
  • codegen — CodeGenConfig (CodeGen 模型)
  • conditional_detr — ConditionalDetrConfig (Conditional DETR 模型)
  • convbert — ConvBertConfig (ConvBERT 模型)
  • convnext — ConvNextConfig (ConvNeXT 模型)
  • convnextv2 — ConvNextV2Config (ConvNeXTV2 模型)
  • cpmant — CpmAntConfig (CPM-Ant 模型)
  • ctrl — CTRLConfig (CTRL 模型)
  • cvt — CvtConfig (CvT 模型)
  • data2vec-audio — Data2VecAudioConfig (Data2VecAudio 模型)
  • data2vec-text — Data2VecTextConfig (Data2VecText 模型)
  • data2vec-vision — Data2VecVisionConfig (Data2VecVision 模型)
  • deberta — DebertaConfig (DeBERTa 模型)
  • deberta-v2 — DebertaV2Config (DeBERTa-v2 模型)
  • decision_transformer — DecisionTransformerConfig (Decision Transformer 模型)
  • deformable_detr — DeformableDetrConfig (Deformable DETR 模型)
  • deit — DeiTConfig (DeiT 模型)
  • deta — DetaConfig (DETA 模型)
  • detr — DetrConfig (DETR 模型)
  • dinat — DinatConfig (DiNAT 模型)
  • dinov2 — Dinov2Config (DINOv2 模型)
  • distilbert — DistilBertConfig (DistilBERT 模型)
  • donut-swin — DonutSwinConfig (DonutSwin 模型)
  • dpr — DPRConfig (DPR 模型)
  • dpt — DPTConfig (DPT 模型)
  • efficientformer — EfficientFormerConfig (EfficientFormer 模型)
  • efficientnet — EfficientNetConfig (EfficientNet 模型)
  • electra — ElectraConfig (ELECTRA 模型)
  • encodec — EncodecConfig (EnCodec 模型)
  • encoder-decoder — EncoderDecoderConfig (编码器解码器模型)
  • ernie — ErnieConfig (ERNIE 模型)
  • ernie_m — ErnieMConfig (ErnieM 模型)
  • esm — EsmConfig (ESM 模型)
  • falcon — FalconConfig (Falcon 模型)
  • fastspeech2_conformer — FastSpeech2ConformerConfig (FastSpeech2Conformer 模型)
  • flaubert — FlaubertConfig (FlauBERT 模型)
  • flava — FlavaConfig (FLAVA 模型)
  • fnet — FNetConfig (FNet 模型)
  • focalnet — FocalNetConfig (FocalNet 模型)
  • fsmt — FSMTConfig (FairSeq 机器翻译模型)
  • funnel — FunnelConfig (Funnel Transformer 模型)
  • fuyu — FuyuConfig (Fuyu 模型)
  • git — GitConfig (GIT 模型)
  • glpn — GLPNConfig (GLPN 模型)
  • gpt-sw3 — GPT2Config (GPT-Sw3 模型)
  • gpt2 — GPT2Config (OpenAI GPT-2 模型)
  • gpt_bigcode — GPTBigCodeConfig (GPTBigCode 模型)
  • gpt_neo — GPTNeoConfig (GPT Neo 模型)
  • gpt_neox — GPTNeoXConfig (GPT NeoX 模型)
  • gpt_neox_japanese — GPTNeoXJapaneseConfig (GPT NeoX 日语模型)
  • gptj — GPTJConfig (GPT-J 模型)
  • gptsan-japanese — GPTSanJapaneseConfig(GPTSAN-japanese 模型)
  • graphormer — GraphormerConfig(Graphormer 模型)
  • groupvit — GroupViTConfig(GroupViT 模型)
  • hubert — HubertConfig(Hubert 模型)
  • ibert — IBertConfig(I-BERT 模型)
  • idefics — IdeficsConfig(IDEFICS 模型)
  • imagegpt — ImageGPTConfig(ImageGPT 模型)
  • informer — InformerConfig(Informer 模型)
  • instructblip — InstructBlipConfig(InstructBLIP 模型)
  • jukebox — JukeboxConfig(Jukebox 模型)
  • kosmos-2 — Kosmos2Config(KOSMOS-2 模型)
  • layoutlm — LayoutLMConfig(LayoutLM 模型)
  • layoutlmv2 — LayoutLMv2Config(LayoutLMv2 模型)
  • layoutlmv3 — LayoutLMv3Config(LayoutLMv3 模型)
  • led — LEDConfig(LED 模型)
  • levit — LevitConfig(LeViT 模型)
  • lilt — LiltConfig(LiLT 模型)
  • llama — LlamaConfig(LLaMA 模型)
  • llava — LlavaConfig(LLaVa 模型)
  • longformer — LongformerConfig(Longformer 模型)
  • longt5 — LongT5Config(LongT5 模型)
  • luke — LukeConfig(LUKE 模型)
  • lxmert — LxmertConfig(LXMERT 模型)
  • m2m_100 — M2M100Config(M2M100 模型)
  • marian — MarianConfig(Marian 模型)
  • markuplm — MarkupLMConfig(MarkupLM 模型)
  • mask2former — Mask2FormerConfig(Mask2Former 模型)
  • maskformer — MaskFormerConfig(MaskFormer 模型)
  • maskformer-swinMaskFormerSwinConfig(MaskFormerSwin 模型)
  • mbart — MBartConfig(mBART 模型)
  • mctct — MCTCTConfig(M-CTC-T 模型)
  • mega — MegaConfig(MEGA 模型)
  • megatron-bert — MegatronBertConfig(Megatron-BERT 模型)
  • mgp-str — MgpstrConfig (MGP-STR 模型)
  • mistral — MistralConfig (Mistral 模型)
  • mixtral — MixtralConfig (Mixtral 模型)
  • mobilebert — MobileBertConfig (MobileBERT 模型)
  • mobilenet_v1 — MobileNetV1Config (MobileNetV1 模型)
  • mobilenet_v2 — MobileNetV2Config (MobileNetV2 模型)
  • mobilevit — MobileViTConfig (MobileViT 模型)
  • mobilevitv2 — MobileViTV2Config (MobileViTV2 模型)
  • mpnet — MPNetConfig (MPNet 模型)
  • mpt — MptConfig (MPT 模型)
  • mra — MraConfig (MRA 模型)
  • mt5 — MT5Config (MT5 模型)
  • musicgen — MusicgenConfig (MusicGen 模型)
  • mvp — MvpConfig (MVP 模型)
  • nat — NatConfig (NAT 模型)
  • nezha — NezhaConfig (Nezha 模型)
  • nllb-moe — NllbMoeConfig (NLLB-MOE 模型)
  • nougat — VisionEncoderDecoderConfig (Nougat 模型)
  • nystromformer — NystromformerConfig (Nyströmformer 模型)
  • oneformer — OneFormerConfig (OneFormer 模型)
  • open-llama — OpenLlamaConfig (OpenLlama 模型)
  • openai-gpt — OpenAIGPTConfig (OpenAI GPT 模型)
  • opt — OPTConfig (OPT 模型)
  • owlv2 — Owlv2Config (OWLv2 模型)
  • owlvit — OwlViTConfig (OWL-ViT 模型)
  • patchtsmixer — PatchTSMixerConfig (PatchTSMixer 模型)
  • patchtst — PatchTSTConfig (PatchTST 模型)
  • pegasus — PegasusConfig (Pegasus 模型)
  • pegasus_x — PegasusXConfig (PEGASUS-X 模型)
  • perceiver — PerceiverConfig (Perceiver 模型)
  • persimmon — PersimmonConfig (Persimmon 模型)
  • phi — PhiConfig (Phi 模型)
  • pix2struct — Pix2StructConfig (Pix2Struct 模型)
  • plbart — PLBartConfig (PLBart 模型)
  • poolformer — PoolFormerConfig (PoolFormer 模型)
  • pop2piano — Pop2PianoConfig (Pop2Piano 模型)
  • prophetnet — ProphetNetConfig (ProphetNet 模型)
  • pvt — PvtConfig (PVT 模型)
  • qdqbert — QDQBertConfig (QDQBert 模型)
  • qwen2 — Qwen2Config (Qwen2 模型)
  • rag — RagConfig (RAG 模型)
  • realm — RealmConfig (REALM 模型)
  • reformer — ReformerConfig (Reformer 模型)
  • regnet — RegNetConfig (RegNet 模型)
  • rembert — RemBertConfig (RemBERT 模型)
  • resnet — ResNetConfig (ResNet 模型)
  • retribert — RetriBertConfig (RetriBERT 模型)
  • roberta — RobertaConfig (RoBERTa 模型)
  • roberta-prelayernorm — RobertaPreLayerNormConfig (RoBERTa-PreLayerNorm 模型)
  • roc_bert — RoCBertConfig (RoCBert 模型)
  • roformer — RoFormerConfig (RoFormer 模型)
  • rwkv — RwkvConfig (RWKV 模型)
  • sam — SamConfig (SAM 模型)
  • seamless_m4t — SeamlessM4TConfig (SeamlessM4T 模型)
  • seamless_m4t_v2 — SeamlessM4Tv2Config (SeamlessM4Tv2 模型)
  • segformer — SegformerConfig (SegFormer 模型)
  • sew — SEWConfig (SEW 模型)
  • sew-d — SEWDConfig (SEW-D 模型)
  • siglip — SiglipConfig (SigLIP 模型)
  • siglip_vision_model — SiglipVisionConfig (SiglipVisionModel 模型)
  • speech-encoder-decoder — SpeechEncoderDecoderConfig (Speech 编码器解码器模型)
  • speech_to_text — Speech2TextConfig (Speech2Text 模型)
  • speech_to_text_2 — Speech2Text2Config (Speech2Text2 模型)
  • speecht5 — SpeechT5Config (SpeechT5 模型)
  • splinter — SplinterConfig (Splinter 模型)
  • squeezebert — SqueezeBertConfig (SqueezeBERT 模型)
  • swiftformer — SwiftFormerConfig (SwiftFormer 模型)
  • swin — SwinConfig (Swin Transformer 模型)
  • swin2sr — Swin2SRConfig (Swin2SR 模型)
  • swinv2 — Swinv2Config (Swin Transformer V2 模型)
  • switch_transformers — SwitchTransformersConfig (SwitchTransformers 模型)
  • t5 — T5Config (T5 模型)
  • table-transformer — TableTransformerConfig (Table Transformer 模型)
  • tapas — TapasConfig (TAPAS 模型)
  • time_series_transformer — TimeSeriesTransformerConfig (Time Series Transformer 模型)
  • timesformer — TimesformerConfig (TimeSformer 模型)
  • timm_backboneTimmBackboneConfig (TimmBackbone 模型)
  • trajectory_transformer — TrajectoryTransformerConfig (Trajectory Transformer 模型)
  • transfo-xl — TransfoXLConfig (Transformer-XL 模型)
  • trocr — TrOCRConfig (TrOCR 模型)
  • tvlt — TvltConfig (TVLT 模型)
  • tvp — TvpConfig (TVP 模型)
  • umt5 — UMT5Config (UMT5 模型)
  • unispeech — UniSpeechConfig (UniSpeech 模型)
  • unispeech-sat — UniSpeechSatConfig (UniSpeechSat 模型)
  • univnet — UnivNetConfig (UnivNet 模型)
  • upernet — UperNetConfig (UPerNet 模型)
  • van — VanConfig (VAN 模型)
  • videomae — VideoMAEConfig (VideoMAE 模型)
  • vilt — ViltConfig (ViLT 模型)
  • vipllava — VipLlavaConfig (VipLlava 模型)
  • vision-encoder-decoder — VisionEncoderDecoderConfig (Vision Encoder decoder 模型)
  • vision-text-dual-encoder — VisionTextDualEncoderConfig (VisionTextDualEncoder 模型)
  • visual_bert — VisualBertConfig(VisualBERT 模型)
  • vit — ViTConfig(ViT 模型)
  • vit_hybrid — ViTHybridConfig(ViT 混合模型)
  • vit_mae — ViTMAEConfig(ViTMAE 模型)
  • vit_msn — ViTMSNConfig(ViTMSN 模型)
  • vitdet — VitDetConfig(VitDet 模型)
  • vitmatte — VitMatteConfig(ViTMatte 模型)
  • vits — VitsConfig(VITS 模型)
  • vivit — VivitConfig(ViViT 模型)
  • wav2vec2 — Wav2Vec2Config(Wav2Vec2 模型)
  • wav2vec2-bert — Wav2Vec2BertConfig(Wav2Vec2-BERT 模型)
  • wav2vec2-conformer — Wav2Vec2ConformerConfig(Wav2Vec2-Conformer 模型)
  • wavlm — WavLMConfig(WavLM 模型)
  • whisper — WhisperConfig(Whisper 模型)
  • xclip — XCLIPConfig(X-CLIP 模型)
  • xglm — XGLMConfig(XGLM 模型)
  • xlm — XLMConfig(XLM 模型)
  • xlm-prophetnet — XLMProphetNetConfig(XLM-ProphetNet 模型)
  • xlm-roberta — XLMRobertaConfig(XLM-RoBERTa 模型)
  • xlm-roberta-xl — XLMRobertaXLConfig(XLM-RoBERTa-XL 模型)
  • xlnet — XLNetConfig(XLNet 模型)
  • xmod — XmodConfig(X-MOD 模型)
  • yolos — YolosConfig(YOLOS 模型)
  • yoso — YosoConfig(YOSO 模型)

示例:

>>> from transformers import AutoConfig
>>> # Download configuration from huggingface.co and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> # Download configuration from huggingface.co (user-uploaded) and cache.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("dbmdz/bert-base-german-cased")
>>> # If configuration file is in a directory (e.g., was saved using *save_pretrained('./test/saved_model/')*).
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/")
>>> # Load a specific configuration file.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("./test/bert_saved_model/my_configuration.json")
>>> # Change some config attributes when loading a pretrained config.
>>> config = AutoConfig.from_pretrained("bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False)
>>> config.output_attentions
True
>>> config, unused_kwargs = AutoConfig.from_pretrained(
...     "bert-base-uncased", output_attentions=True, foo=False, return_unused_kwargs=True
... )
>>> config.output_attentions
True
>>> unused_kwargs
{'foo': False}
register

<来源>

( model_type config exist_ok = False )

参数

  • model_typestr)— 模型类型,如“bert”或“gpt”。
  • config(PretrainedConfig)— 要注册的配置。

为这个类注册一个新的配置。


Transformers 4.37 中文文档(十三)(3)https://developer.aliyun.com/article/1564948

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