FNetMaskedLMPreprocessor 层
FNetMaskedLMPreprocessor 类
keras_nlp.models.FNetMaskedLMPreprocessor(
tokenizer,
sequence_length=512,
truncate="round_robin",
mask_selection_rate=0.15,
mask_selection_length=96,
mask_token_rate=0.8,
random_token_rate=0.1,
**kwargs
)
用于掩码语言建模任务的 FNet 预处理。
此预处理层将为掩码语言建模任务准备输入。它主要用于与 keras_nlp.models.FNetMaskedLM 任务模型一起使用。预处理将分多个步骤进行。
- 使用
tokenizer对任意数量的输入片段进行标记化。 - 将输入与适当的
"<s>"、"</s>"和"<pad>"标记打包在一起，即在整个序列的开头添加单个"<s>"，在每个片段之间添加"</s></s>"，并在整个序列的末尾添加"</s>"。 - 随机选择非特殊标记进行掩码，由
mask_selection_rate控制。 - 构建一个
(x, y, sample_weight)元组，适用于使用keras_nlp.models.FNetMaskedLM任务模型进行训练。
参数
- tokenizer: 一个
keras_nlp.models.FNetTokenizer实例。 - sequence_length: 打包输入的长度。
- mask_selection_rate: 输入标记将被动态掩码的概率。
- mask_selection_length: 层支持的最大掩码标记数量。
- mask_token_rate: 浮点数。
mask_token_rate必须在 0 到 1 之间，表示为掩码选择的标记替换为 mask_token 的频率。默认为0.8。 - random_token_rate: 浮点数。
random_token_rate必须在 0 到 1 之间，表示为掩码选择的标记替换为随机标记的频率。注意：mask_token_rate + random_token_rate <= 1，对于 (1 - mask_token_rate - random_token_rate)，标记将不会更改。默认为0.1。 - truncate: 字符串。用于将一批分段列表截断以适应
sequence_length的算法。值可以是round_robin或waterfall"round_robin": 可用空间每次分配一个标记，以循环方式分配给仍然需要一些空间的输入，直到达到限制。"waterfall": 预算的分配使用“瀑布”算法完成，该算法以从左到右的方式分配配额，并填满存储桶，直到预算用完。它支持任意数量的片段。
示例
直接在数据上调用层。
# Load the preprocessor from a preset.
preprocessor = keras_nlp.models.FNetMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"f_net_base_en"
)
# Tokenize and mask a single sentence.
preprocessor("The quick brown fox jumped.")
# Tokenize and mask a batch of single sentences.
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
# Tokenize and mask sentence pairs.
# In this case, always convert input to tensors before calling the layer.
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
preprocessor((first, second))
使用 tf.data.Dataset 进行映射。
preprocessor = keras_nlp.models.FNetMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"f_net_base_en"
)
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
# Map single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(first)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Alternatively, you can create a preprocessor from your own vocabulary.
vocab_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
["the quick brown fox", "the earth is round"]
)
# Map sentence pairs.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((first, second))
# Watch out for tf.data's default unpacking of tuples here!
# Best to invoke the `preprocessor` directly in this case.
ds = ds.map(
lambda first, second: preprocessor(x=(first, second)),
num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE,
)
from_preset 方法
FNetMaskedLMPreprocessor.from_preset(preset, **kwargs)
从模型预设实例化一个 keras_nlp.models.Preprocessor。
预设是配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：
- 内置预设标识符，例如
'bert_base_en' - Kaggle 模型句柄，例如
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en' - Hugging Face 句柄，例如
'hf://user/bert_base_en' - 本地预设目录的路径，例如
'./bert_base_en'
对于任何 Preprocessor 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 以列出该类上可用的所有内置预设。
由于给定模型通常有多个预处理类，因此此方法应在特定的子类上调用，例如 keras_nlp.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。
参数
- preset: 字符串。内置预设标识符、Kaggle 模型句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
示例
# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_nlp.models.GemmaCausalLMPreprocessor.from_preset(
"gemma_2b_en",
)
# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_nlp.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset(
"bert_base_en",
)
| 预设名称 | 参数 | 描述 |
|---|---|---|
| f_net_base_en | 82.86M | 12 层 FNet 模型，保留大小写。在 C4 数据集上训练。 |
| f_net_large_en | 236.95M | 24 层 FNet 模型，保留大小写。在 C4 数据集上训练。 |
tokenizer 属性
keras_nlp.models.FNetMaskedLMPreprocessor.tokenizer
用于对字符串进行标记化的分词器。