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MaskedLMPreprocessor

`MaskedLMPreprocessor` 类

keras_hub.models.MaskedLMPreprocessor(
    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
)

掩码语言建模预处理层的基类。

MaskedLMPreprocessor 任务包装一个 keras_hub.tokenizer.Tokenizer 来创建用于掩码语言建模任务的预处理层。它旨在与 keras.models.MaskedLM 任务配对使用。

所有 MaskedLMPreprocessor 都接受单个输入。这可以是单个字符串、字符串批次，或应组合成单个序列的字符串片段批次元组。参见下方示例。这些输入将被分词、组合，并在序列中随机掩码。

此层将始终输出一个 (x, y, sample_weight) 元组，其中 x 是包含被掩码、分词后的输入的字典，y 包含在 x 中被掩码的标记，并且 sample_weight 标记 y 中包含填充值的位置。x 的具体内容将因所使用的模型而异。

所有 MaskedLMPreprocessor 任务都包含一个 from_preset() 构造函数，可用于加载预训练配置和词汇表。您可以直接在此基类上调用 from_preset() 构造函数，在这种情况下，适用于您的模型的正确类将自动实例化。

示例。

preprocessor = keras_hub.models.MaskedLMPreprocessor.from_preset(
    "bert_base_en_uncased",
    sequence_length=256, # Optional.
)

# Tokenize, mask and pack a single sentence.
x = "The quick brown fox jumped."
x, y, sample_weight = preprocessor(x)

# Preprocess a batch of labeled sentence pairs.
first = ["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."]
second = ["The fox tripped.", "Oh look, a whale."]
x, y, sample_weight = preprocessor((first, second))

# With a [`tf.data.Dataset`](https://tensorflowcn.cn/api_docs/python/tf/data/Dataset).
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((first, second))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

[源代码]

`from_preset` 方法

MaskedLMPreprocessor.from_preset(preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Preprocessor。

预设是一个包含配置、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 Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
本地预设目录路径，例如 './bert_base_en'

对于任何 Preprocessor 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出类中所有可用的内置预设。

由于给定模型通常有多个预处理类，因此此方法应在特定子类上调用，例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。

参数

preset：字符串。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录路径。

示例

# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_hub.models.CausalLMPreprocessor.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "bert_base_en",
)

预设	参数	描述
albert_base_en_uncased	1168 万	12 层 ALBERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
albert_large_en_uncased	1768 万	24 层 ALBERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_large_en_uncased	5872 万	24 层 ALBERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_extra_large_en_uncased	2.226 亿	12 层 ALBERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased	439 万	2 层 BERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased_sst2	439 万	在 SST-2 情感分析数据集上微调的 bert_tiny_en_uncased 主干模型。
bert_small_en_uncased	2876 万	4 层 BERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_medium_en_uncased	4137 万	8 层 BERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_base_zh	1.0227 亿	12 层 BERT 模型。在 Chinese Wikipedia 上训练。
bert_base_en	1.0831 亿	12 层 BERT 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_base_en_uncased	1.0948 亿	12 层 BERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_base_multi	1.7785 亿	12 层 BERT 模型，其中保持大小写。在 104 种语言的维基百科上训练。
bert_large_en	3.3358 亿	24 层 BERT 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
bert_large_en_uncased	3.3514 亿	24 层 BERT 模型，其中所有输入都转换为小写。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
deberta_v3_extra_small_en	7068 万	12 层 DeBERTaV3 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_small_en	1.413 亿	6 层 DeBERTaV3 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_en	1.8383 亿	12 层 DeBERTaV3 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_multi	2.7822 亿	12 层 DeBERTaV3 模型，其中保持大小写。在 2.5TB 多语言 CC100 数据集上训练。
deberta_v3_large_en	4.3401 亿	24 层 DeBERTaV3 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
distil_bert_base_en	6519 万	6 层 DistilBERT 模型，其中保持大小写。使用 BERT 作为教师模型在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_en_uncased	6636 万	6 层 DistilBERT 模型，其中所有输入都转换为小写。使用 BERT 作为教师模型在 English Wikipedia + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_multi	1.3473 亿	6 层 DistilBERT 模型，其中保持大小写。在 104 种语言的维基百科上训练。
f_net_base_en	8286 万	12 层 FNet 模型，其中保持大小写。在 C4 数据集上训练。
f_net_large_en	2.3695 亿	24 层 FNet 模型，其中保持大小写。在 C4 数据集上训练。
roberta_base_en	1.2405 亿	12 层 RoBERTa 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
roberta_large_en	3.5431 亿	24 层 RoBERTa 模型，其中保持大小写。在 English Wikipedia、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
xlm_roberta_base_multi	2.7745 亿	12 层 XLM-RoBERTa 模型，其中保持大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi	5.5884 亿	24 层 XLM-RoBERTa 模型，其中保持大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。

[源代码]

`save_to_preset` 方法

MaskedLMPreprocessor.save_to_preset(preset_dir)

将预处理器保存到预设目录。

参数

preset_dir：本地模型预设目录的路径。

`tokenizer` 属性

keras_hub.models.MaskedLMPreprocessor.tokenizer

用于分词字符串的分词器。

MaskedLMPreprocessor

MaskedLMPreprocessor 类

from_preset 方法

save_to_preset 方法

tokenizer 属性

MaskedLMPreprocessor