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Gemma3Tokenizer

`Gemma3Tokenizer` 类

keras_hub.tokenizers.Gemma3Tokenizer(proto, **kwargs)

基于 SentencePiece 的 Gemma 分词器层。

此分词器类将原始字符串分词为整数序列，并基于 keras_hub.tokenizers.SentencePieceTokenizer。与底层分词器不同，它将检查 Gemma 模型所需的所有特殊标记，并提供 from_preset() 方法来自动下载 Gemma 预设的匹配词汇表。

如果输入是一批字符串（秩 > 0），该层将输出一个 tf.RaggedTensor，其中输出的最后一个维度是不规则的。

如果输入是标量字符串（秩 == 0），该层将输出一个具有静态形状 [None] 的密集 tf.Tensor。

参数

proto：可以是 SentencePiece proto 文件的 string 路径，也可以是包含序列化 SentencePiece proto 的 bytes 对象。有关格式的更多详细信息，请参阅 SentencePiece 存储库。

示例

# Unbatched input.
tokenizer = keras_hub.models.Gemma3Tokenizer.from_preset(
    "gemma_instruct_1b"
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

# Batched input.
tokenizer(["The quick brown fox jumped.", "The fox slept."])

# Detokenization.
tokenizer.detokenize(tokenizer("The quick brown fox jumped."))

# 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=8,
    model_type="WORD",
    pad_id=0,
    bos_id=1,
    eos_id=2,
    unk_id=3,
    pad_piece="<pad>",
    bos_piece="<bos>",
    eos_piece="<eos>",
    unk_piece="<unk>",
)
tokenizer = keras_hub.models.Gemma3Tokenizer(
    proto=bytes_io.getvalue(),
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

[源代码]

`from_preset` 方法

Gemma3Tokenizer.from_preset(preset, config_file="tokenizer.json", **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Tokenizer。

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 Tokenizer 子类，您都可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式调用。可以像 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset() 那样从基类调用，也可以像 keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset() 那样从模型类调用。如果从基类调用，返回对象的子类将根据预设目录中的配置推断。

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。
load_weights：布尔值。如果为 `True`，权重将被加载到模型架构中。如果为 `False`，权重将被随机初始化。

示例

# Load a preset tokenizer.
tokenizer = keras_hub.tokenizer.Tokenizer.from_preset("bert_base_en")

# Tokenize some input.
tokenizer("The quick brown fox tripped.")

# Detokenize some input.
tokenizer.detokenize([5, 6, 7, 8, 9])

预设	参数	描述
gemma3_1b	999.89M	10 亿参数，26 层，仅文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_1b	999.89M	10 亿参数，26 层，仅文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_4b_text	3.88B	40 亿参数，34 层，仅文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_4b_text	3.88B	40 亿参数，34 层，仅文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_4b	4.30B	40 亿参数，34 层，视觉+文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_4b	4.30B	40 亿参数，34 层，视觉+文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_12b_text	11.77B	120 亿参数，48 层，仅文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_12b_text	11.77B	120 亿参数，48 层，仅文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_12b	12.19B	120 亿参数，48 层，视觉+文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_12b	12.19B	120 亿参数，48 层，视觉+文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_27b_text	27.01B	270 亿参数，62 层，仅文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_27b_text	27.01B	270 亿参数，62 层，仅文本指令微调 Gemma3 模型。
gemma3_27b	27.43B	270 亿参数，62 层，视觉+文本预训练 Gemma3 模型。
gemma3_instruct_27b	27.43B	270 亿参数，62 层，视觉+文本指令微调 Gemma3 模型。

Gemma3Tokenizer

Gemma3Tokenizer 类

from_preset 方法

Gemma3Tokenizer

Gemma3Tokenizer 类

from_preset 方法

`Gemma3Tokenizer` 类

`from_preset` 方法