GPT2Tokenizer

[源代码]

GPT2Tokenizer 类

keras_hub.tokenizers.GPT2Tokenizer(vocabulary=None, merges=None, **kwargs)

一个使用字节对编码（Byte-Pair Encoding）子词分段的 GPT-2 分词器。

这个分词器类将原始字符串分词为整数序列，并基于 keras_hub.tokenizers.BytePairTokenizer。与底层分词器不同，它将检查 GPT-2 模型所需的所有特殊标记，并提供一个 from_preset() 方法，用于自动下载与 GPT-2 预设匹配的词汇表。

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

• vocabulary: 字符串或字典，将词元映射到整数 ID。如果是字符串，则应为 json 文件的路径。
• merges：字符串或列表，包含合并规则。如果它是字符串，则应为合并规则的文件路径。合并规则文件应每行包含一条合并规则。每条合并规则包含以空格分隔的合并实体。

示例

# Unbatched input.
tokenizer = keras_hub.models.GPT2Tokenizer.from_preset("gpt2_base_en")
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.
vocab = {"<|endoftext|>": 0, "a": 4, "Ġquick": 5, "Ġfox": 6}
merges = ["Ġ q", "u i", "c k", "ui ck", "Ġq uick"]
merges += ["Ġ f", "o x", "Ġf ox"]
tokenizer = keras_hub.models.GPT2Tokenizer(vocabulary=vocab, merges=merges)
tokenizer("a quick fox.")

[源代码]

from_preset 方法

GPT2Tokenizer.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：

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 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。

这个构造函数可以通过两种方式调用：从基类，例如 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset()；或者从模型类，例如 keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset()。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进行推断。

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])