KerasHub：预训练模型
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TextClassifierPreprocessor

[源]

TextClassifierPreprocessor 类

keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor(
    tokenizer, sequence_length=512, truncate="round_robin", **kwargs
)

文本分类预处理层的基类。

TextClassifierPreprocessor 任务封装了一个 keras_hub.tokenizer.Tokenizer，用于为文本分类任务创建预处理层。它旨在与 keras_hub.models.TextClassifier 任务配对使用。

所有 TextClassifierPreprocessor 都接受三个有序输入：x、y 和 sample_weight。第一个输入 x 应始终包含。它可以是单个字符串、一批字符串或一批字符串片段的元组，这些字符串片段应组合成一个单独的序列。参见下面的示例。y 和 sample_weight 是可选输入，将原样传递。通常，y 是分类标签，而 sample_weight 不提供。

该层将输出 x，如果提供了标签，则输出 (x, y) 元组；如果提供了标签和样本权重，则输出 (x, y, sample_weight) 元组。x 将是一个包含分词输入的字典，字典的具体内容将取决于使用的模型。

所有 TextClassifierPreprocessor 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，此时将自动实例化适合您模型的正确类。

示例。

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

# Tokenize and pad/truncate a single sentence.
x = "The quick brown fox jumped."
x = preprocessor(x)

# Tokenize and pad/truncate a labeled sentence.
x, y = "The quick brown fox jumped.", 1
x, y = preprocessor(x, y)

# Tokenize and pad/truncate a batch of labeled sentences.
x, y = ["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."], [1, 0]
x, y = preprocessor(x, y)

# Tokenize and combine a batch of labeled sentence pairs.
first = ["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."]
second = ["The fox tripped.", "Oh look, a whale."]
labels = [1, 0]
x, y = (first, second), labels
x, y = preprocessor(x, y)

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

[源]

from_preset 方法

TextClassifierPreprocessor.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：

  1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
  2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 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() 列出该类上所有可用的内置预设。

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

参数

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

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 11.68M 12 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_large_en_uncased 17.68M 24 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_large_en_uncased 58.72M 24 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
albert_extra_extra_large_en_uncased 222.60M 12 层 ALBERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased 4.39M 2 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_tiny_en_uncased_sst2 4.39M 在 SST-2 情感分析数据集上进行微调的 bert_tiny_en_uncased 主干模型。
bert_small_en_uncased 28.76M 4 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_medium_en_uncased 41.37M 8 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_zh 102.27M 12 层 BERT 模型。在中文维基百科上训练。
bert_base_en 108.31M 12 层 BERT 模型，保留大小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_en_uncased 109.48M 12 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_base_multi 177.85M 12 层 BERT 模型，保留大小写。在 104 种语言的维基百科上训练
bert_large_en 333.58M 24 层 BERT 模型，保留大小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
bert_large_en_uncased 335.14M 24 层 BERT 模型，所有输入均小写。在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
deberta_v3_extra_small_en 70.68M 12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_small_en 141.30M 6 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_en 183.83M 12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
deberta_v3_base_multi 278.22M 12 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在 2.5TB 多语言 CC100 数据集上训练。
deberta_v3_large_en 434.01M 24 层 DeBERTaV3 模型，保留大小写。在英文维基百科、BookCorpus 和 OpenWebText 上训练。
distil_bert_base_en 65.19M 6 层 DistilBERT 模型，保留大小写。使用 BERT 作为教师模型在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_en_uncased 66.36M 6 层 DistilBERT 模型，所有输入均小写。使用 BERT 作为教师模型在英文维基百科 + BooksCorpus 上训练。
distil_bert_base_multi 134.73M 6 层 DistilBERT 模型，保留大小写。在 104 种语言的维基百科上训练
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。
roberta_base_en 124.05M 12 层 RoBERTa 模型，保留大小写。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
roberta_large_en 354.31M 24 层 RoBERTa 模型，保留大小写。在英文维基百科、BooksCorpus、CommonCraw 和 OpenWebText 上训练。
xlm_roberta_base_multi 277.45M 12 层 XLM-RoBERTa 模型，保留大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi 558.84M 24 层 XLM-RoBERTa 模型，保留大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。

[源]

save_to_preset 方法

TextClassifierPreprocessor.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.TextClassifierPreprocessor.tokenizer

用于将字符串分词的分词器。

TextClassifierPreprocessor
TextClassifierPreprocessor 类
from_preset 方法
save_to_preset 方法
tokenizer 属性