DistilBertMaskedLMPreprocessor
类keras_hub.models.DistilBertMaskedLMPreprocessor(
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 DistilBERT 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 keras_hub.models.DistilBertMaskedLM
任务模型。预处理将分多个步骤进行。
tokenizer
对任意数量的输入片段进行分词。keras_hub.layers.MultiSegmentPacker
. 并使用适当的 "[CLS]"
、"[SEP]"
和 "[PAD]"
标记将输入打包在一起。mask_selection_rate
控制。keras_hub.models.DistilBertMaskedLM
任务模型进行训练的 (x, y, sample_weight)
元组。参数
keras_hub.models.DistilBertTokenizer
实例。sequence_length
的算法。值可以是 round_robin
或 waterfall
:- "round_robin"
:可用空间以轮询方式一次为一个标记分配给仍需要空间的输入,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,并填充存储桶直到预算用完。它支持任意数量的片段。1 - mask_token_rate - random_token_rate
的概率保持原样。调用参数
None
,因为该层会生成标签。None
,因为该层会生成标签权重。示例
直接在数据上调用该层。
preprocessor = keras_hub.models.DistilBertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"distil_bert_base_en_uncased"
)
# 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))
与 tf.data.Dataset
映射。
preprocessor = keras_hub.models.DistilBertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
"distil_bert_base_en_uncased"
)
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)
# 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DistilBertMaskedLMPreprocessor.from_preset(
preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)
从模型预设实例化 keras_hub.models.Preprocessor
。
预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。preset
可以以下列方式之一传递:
'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()
以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,因此应在特定子类上调用此方法,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",
)
Preset | 参数 | 描述 |
---|---|---|
distil_bert_base_en | 65.19M | 保持大小写的 6 层 DistilBERT 模型。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上使用 BERT 作为教师模型进行训练。 |
distil_bert_base_en_uncased | 66.36M | 所有输入均为小写字母的 6 层 DistilBERT 模型。在 English Wikipedia + BooksCorpus 上使用 BERT 作为教师模型进行训练。 |
distil_bert_base_multi | 134.73M | 保持大小写的 6 层 DistilBERT 模型。在 104 种语言的维基百科上进行训练。 |
tokenizer
属性keras_hub.models.DistilBertMaskedLMPreprocessor.tokenizer
用于对字符串进行分词的分词器。