KerasHub：预训练模型
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DistilBertTextClassifierPreprocessor 层

[源代码]

DistilBertTextClassifierPreprocessor 类

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

一个 DistilBERT 预处理层，用于分词并打包输入。

此预处理层将执行三件事：

  1. 使用 tokenizer 对任意数量的输入段进行分词。
  2. 使用 keras_hub.layers.MultiSegmentPacker 和适当的 "[CLS]"、"[SEP]" 和 "[PAD]" 标记将输入打包在一起。
  3. 构建一个字典，其中包含键 "token_ids" 和 "padding_mask"，可以直接传递给 DistilBERT 模型。

此层可以直接与 tf.data.Dataset.map 一起使用，以预处理 keras.Model.fit 使用的 (x, y, sample_weight) 格式的字符串数据。

参数

  • tokenizer：一个 keras_hub.models.DistilBertTokenizer 实例。
  • sequence_length：打包输入的长度。
  • truncate：字符串。将一批片段列表截断以适应 sequence_length 的算法。该值可以是 round_robin 或 waterfall： - "round_robin"：可用空间以轮询方式一次分配一个标记给仍然需要的输入，直到达到限制。 - "waterfall"：预算分配使用“瀑布”算法完成，该算法以从左到右的方式分配配额，并填充桶，直到我们用完预算。它支持任意数量的片段。

调用参数

  • x：一个单字符串序列的张量，或要打包在一起的多个张量序列的元组。输入可以是批处理的或未批处理的。对于单个序列，原始 Python 输入将被转换为张量。对于多个序列，直接传递张量。
  • y：任何标签数据。将原样传递。
  • sample_weight：任何标签权重数据。将原样传递。

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,
)

[源代码]

from_preset 方法

DistilBertTextClassifierPreprocessor.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：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个本地预设目录的路径，如 './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。

由于一个给定模型通常有多个预处理类，因此应在特定的子类上调用此方法，例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()。

参数

  • preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。

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
distil_bert_base_en 65.19M 6 层 DistilBERT 模型，大小写保持不变。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，大小写保持不变。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。

DistilBertTextClassifierPreprocessor 层
DistilBertTextClassifierPreprocessor 类
from_preset 方法
tokenizer 属性