AlbertTextClassifierPreprocessor
类keras_hub.models.AlbertTextClassifierPreprocessor(
tokenizer, sequence_length=512, truncate="round_robin", **kwargs
)
一个 ALBERT 预处理层,用于对输入进行分词和打包。
此预处理层将执行以下三项操作
tokenizer
对任意数量的输入段进行分词。keras_hub.layers.MultiSegmentPacker
将输入打包在一起,并使用适当的 "[CLS]"
、"[SEP]"
和 "<pad>"
标记。"token_ids"
、"segment_ids"
和 "padding_mask"
键的字典,该字典可以直接传递给 keras_hub.models.AlbertBackbone
。此层可以直接与 tf.data.Dataset.map
一起使用,以处理 keras.Model.fit
使用的 (x, y, sample_weight)
格式的字符串数据。
此层的调用方法接受三个参数:x
、y
和 sample_weight
。x
可以是表示单个段的 Python 字符串或张量,表示一批单个段的 Python 字符串列表,或者表示要打包在一起的多个段的张量列表。y
和 sample_weight
都是可选的,可以采用任何格式,并将按原样传递。
在使用 tf.data
映射无标签的字符串段元组时,需要特别注意。tf.data.Dataset.map
会将此元组直接解包到此层的调用参数中,而不是将所有参数转发到 x
。为了处理这种情况,建议显式调用该层,例如 ds.map(lambda seg1, seg2: preprocessor(x=(seg1, seg2)))
。
参数
keras_hub.models.AlbertTokenizer
实例。sequence_length
的算法。值可以是 round_robin
或 waterfall
"round_robin"
:可用空间以轮循方式一次为一个标记分配给仍然需要标记的输入,直到达到限制。"waterfall"
:使用“瀑布”算法进行预算分配,该算法以从左到右的方式分配配额并填充桶,直到预算用尽。它支持任意数量的段。示例
直接在数据上调用该层。
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
"albert_base_en_uncased"
)
# Tokenize and pack a single sentence.
preprocessor("The quick brown fox jumped.")
# Tokenize a batch of single sentences.
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
# Preprocess a batch of sentence pairs.
# When handling multiple sequences, always convert to tensors first!
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
preprocessor((first, second))
# Custom vocabulary.
bytes_io = io.BytesIO()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["The quick brown fox jumped."])
sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
model_writer=bytes_io,
vocab_size=10,
model_type="WORD",
pad_id=0,
unk_id=1,
bos_id=2,
eos_id=3,
pad_piece="<pad>",
unk_piece="<unk>",
bos_piece="[CLS]",
eos_piece="[SEP]",
user_defined_symbols="[MASK]",
)
tokenizer = keras_hub.models.AlbertTokenizer(
proto=bytes_io.getvalue(),
)
preprocessor = keras_hub.models.AlbertTextClassifierPreprocessor(tokenizer)
preprocessor("The quick brown fox jumped.")
使用 tf.data.Dataset
进行映射。
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
"albert_base_en_uncased"
)
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "Oh look, a whale."])
label = tf.constant([1, 1])
# Map labeled single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((first, label))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Map unlabeled single sentences.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(first)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Map labeled sentence pairs.
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((first, second), label))
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
# Map unlabeled 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AlbertTextClassifierPreprocessor.from_preset(
preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)
从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Preprocessor
。
预设是一个目录,包含用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产。preset
可以是以下之一
'bert_base_en'
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
'hf://user/bert_base_en'
'./bert_base_en'
对于任何 Preprocessor
子类,您可以运行 cls.presets.keys()
来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,此方法应在特定子类上调用,例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()
。
参数
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。 |
tokenizer
属性keras_hub.models.AlbertTextClassifierPreprocessor.tokenizer
用于对字符串进行分词的分词器。