Qwen3Tokenizer

[源代码]

Qwen3Tokenizer 类

keras_hub.models.Qwen3Tokenizer(vocabulary=None, merges=None, **kwargs)

Qwen3模型的 tokenizer。

此 tokenizer 为 Qwen3 模型实现了字节对编码 (BPE)，并处理 BOS (句首) 和 EOS (句尾) 等特殊标记。

参数

• vocabulary：将 tokens 映射到 token ID 的字典，或词汇表文件的路径。
• merges：BPE 合并列表，或合并文件的路径。
• bos_token：序列开始标记。默认为 None。
• eos_token：序列结束标记。默认为 "<|endoftext|>"。
• misc_special_tokens：额外的特殊标记集合。默认为空集。

[源代码]

from_preset 方法

Qwen3Tokenizer.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。

此构造函数可以通过两种方式调用。一种是像 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset() 那样从基类调用，另一种是像 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])