DistilBertTextClassifierPreprocessor
类keras_hub.models.DistilBertTextClassifierPreprocessor(
tokenizer, sequence_length=512, truncate="round_robin", **kwargs
)
一个 DistilBERT 预处理层,用于对输入进行分词和打包。
此预处理层将完成以下三项任务
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,并添加适当的 "[CLS]"
、"[SEP]"
和 "[PAD]"
标记。"token_ids"
和 "padding_mask"
的字典,该字典可以直接传递给 DistilBERT 模型。此层可以直接与 tf.data.Dataset.map
配合使用,以预处理 keras.Model.fit
所使用的 (x, y, sample_weight)
格式的字符串数据。
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每次为一个需要空间的输入分配一个标记,直到达到限制。 - "waterfall"
: 使用“瀑布”算法分配预算,该算法从左到右分配配额并填充桶,直到预算用尽。它支持任意数量的段。调用参数
示例
直接在数据上调用该层。
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
"distil_bert_base_en_uncased"
)
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "Call me Ishmael."])
# Custom vocabulary.
vocab = ["[UNK]", "[CLS]", "[SEP]", "[PAD]", "[MASK]"]
vocab += ["The", "quick", "brown", "fox", "jumped", "."]
tokenizer = keras_hub.models.DistilBertTokenizer(vocabulary=vocab)
preprocessor = keras_hub.models.DistilBertTextClassifierPreprocessor(
tokenizer
)
preprocessor("The quick brown fox jumped.")
使用 tf.data.Dataset
进行映射。
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.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."])
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DistilBertTextClassifierPreprocessor.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 |
---|---|---|
distil_bert_base_en | 65.19M | 保持大小写的 6 层 DistilBERT 模型。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 | 所有输入都小写化的 6 层 DistilBERT 模型。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 | 保持大小写的 6 层 DistilBERT 模型。在 104 种语言的维基百科上训练。 |
tokenizer
属性keras_hub.models.DistilBertTextClassifierPreprocessor.tokenizer
用于对字符串进行分词的分词器。