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ESMMaskedPLMPreprocessor 层

`ESMMaskedPLMPreprocessor` 类

keras_hub.models.ESMMaskedPLMPreprocessor(
    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
)

用于掩码语言模型任务的 ESM 预处理。

此预处理层将为掩码语言模型任务准备输入。它主要用于与 keras_hub.models.ESMMaskedPLM 任务模型结合使用。预处理将分多个步骤进行。

使用 tokenizer 对任意数量的输入段进行分词。
使用适当的 "[CLS]"、"[SEP]" 和 "[PAD]" 标记将输入打包在一起。
随机选择非特殊标记进行掩码，由 mask_selection_rate 控制。
构造一个适合与 keras_hub.models.ESMMaskedPLM 任务模型进行训练的 (x, y, sample_weight) 元组。

参数

tokenizer：一个 keras_hub.models.ESMTokenizer 实例。
sequence_length: int. 打包输入的长度。
truncate：字符串。用于将一批段列表截断以适应 sequence_length 的算法。值可以是 round_robin 或 waterfall。
- "round_robin"：可用空间以循环方式一次分配一个标记给仍需要标记的输入，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，直到预算用尽。它支持任意数量的段。
mask_selection_rate: float. 输入标记被动态掩码的概率。
mask_selection_length: int. 给定样本中掩码标记的最大数量。
mask_token_rate: float. 选定标记被掩码标记替换的概率。
random_token_rate: float. 选定标记被词汇表中随机标记替换的概率。选定标记保持不变的概率为 1 - mask_token_rate - random_token_rate。

调用参数

x：一个包含单个字符串序列的张量，或者一个包含多个要打包在一起的张量序列的元组。输入可以带批次或不带批次。对于单个序列，原始 Python 输入将被转换为张量。对于多个序列，请直接传递张量。
y：标签数据。应始终为 None，因为该层会生成标签。
sample_weight：标签权重。应始终为 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.ESMMaskedPLMPreprocessor.from_preset(
    hf://facebook/esm2_t6_8M_UR50D
)

# 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))

使用 tf.data.Dataset 进行映射。

preprocessor = keras_hub.models.ESMMaskedPLMPreprocessor.from_preset(
    hf://facebook/esm2_t6_8M_UR50D
)

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,
)

[源代码]

`from_preset` 方法

ESMMaskedPLMPreprocessor.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：

一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
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
esm2_t6_8M	7.41M	ESM-2 蛋白质语言模型的 6 个 Transformer 层版本，在 UniRef50 聚类蛋白质序列数据集上进行了训练。
esm2_t12_35M	33.27M	ESM-2 蛋白质语言模型的 12 个 Transformer 层版本，在 UniRef50 聚类蛋白质序列数据集上进行了训练。
esm2_t30_150M	147.73M	ESM-2 蛋白质语言模型的 30 个 Transformer 层版本，在 UniRef50 聚类蛋白质序列数据集上进行了训练。
esm2_t33_650M	649.40M	ESM-2 蛋白质语言模型的 33 个 Transformer 层版本，在 UniRef50 聚类蛋白质序列数据集上进行了训练。

`tokenizer` 属性

keras_hub.models.ESMMaskedPLMPreprocessor.tokenizer

用于对字符串进行分词的分词器。

ESMMaskedPLMPreprocessor 层

ESMMaskedPLMPreprocessor 类

from_preset 方法

tokenizer 属性

ESMMaskedPLMPreprocessor 层

ESMMaskedPLMPreprocessor 类

from_preset 方法

tokenizer 属性

`ESMMaskedPLMPreprocessor` 类

`from_preset` 方法

`tokenizer` 属性