► KerasHub：预训练模型 / API 文档 / 模型架构 / XLMRoberta / XLMRoberta文本分类器预处理器层

XLMRoberta文本分类器预处理器层

[来源]

XLMRobertaTextClassifierPreprocessor 类

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

一个 XLM-RoBERTa 预处理层，用于分词和打包输入。

此预处理层将执行三项操作

  1. 使用 tokenizer 对任意数量的输入段进行分词。
  2. 使用 keras_hub.layers.MultiSegmentPacker 将输入打包在一起，并使用适当的 "<s>"、"</s>" 和 "<pad>" 标记，即在整个序列的开头添加单个 "<s>"，在每个段的末尾（最后一个除外）添加 "</s></s>"，并在整个序列的末尾添加 "</s>"。
  3. 构造一个字典，其中包含键 "token_ids" 和 "padding_mask"，可以直接传递给 XLM-RoBERTa 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.tokenizers.XLMRobertaTokenizer 实例。
  • sequence_length: 打包输入的长度。
  • truncate: 将批量段列表截断以适应 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 token 给仍然需要 token 的输入，直到达到限制。 - "waterfall": 预算的分配使用“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，直到预算用完。它支持任意数量的段。

调用参数

  • x: 单个字符串序列的张量，或要打包在一起的多个张量序列的元组。输入可以是批量的或非批量的。对于单个序列，原始 python 输入将转换为张量。对于多个序列，直接传递张量。
  • y: 任何标签数据。将保持不变地传递。
  • sample_weight: 任何标签权重数据。将保持不变地传递。

示例

直接在数据上调用层。

preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "xlm_roberta_base_multi"
)

# Tokenize and pack a single sentence.
preprocessor("The quick brown fox jumped.")

# Tokenize a batch of single sentences.
preprocessor(["The quick brown fox jumped.", "اسمي اسماعيل"])

# Preprocess a batch of sentence pairs.
# When handling multiple sequences, always convert to tensors first!
first = tf.constant(["The quick brown fox jumped.", "اسمي اسماعيل"])
second = tf.constant(["The fox tripped.", "الأسد ملك الغابة"])
preprocessor((first, second))

# Custom vocabulary.
def train_sentencepiece(ds, vocab_size):
    bytes_io = io.BytesIO()
    sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
        sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
        model_writer=bytes_io,
        vocab_size=vocab_size,
        model_type="WORD",
        unk_id=0,
        bos_id=1,
        eos_id=2,
    )
    return bytes_io.getvalue()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    ["the quick brown fox", "the earth is round"]
)
proto = train_sentencepiece(ds, vocab_size=10)
tokenizer = keras_hub.models.XLMRobertaTokenizer(proto=proto)
preprocessor = keras_hub.models.XLMRobertaTextClassifierPreprocessor(
    tokenizer
)
preprocessor("The quick brown fox jumped.")

使用 tf.data.Dataset 进行映射。

preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
    "xlm_roberta_base_multi"
)

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,
)

[来源]

from_preset 方法

XLMRobertaTextClassifierPreprocessor.from_preset(
    preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)

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

预设是用于保存和加载预训练模型的配置、权重和其他文件资产的目录。preset 可以作为以下之一传递

  1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
  2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 本地预设目录的路径，例如 './bert_base_en'

对于任何 Preprocessor 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 以列出该类上所有可用的内置预设。

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

参数

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

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
xlm_roberta_base_multi 277.45M 12 层 XLM-RoBERTa 模型，其中保留大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。
xlm_roberta_large_multi 558.84M 24 层 XLM-RoBERTa 模型，其中保留大小写。在 100 种语言的 CommonCrawl 上训练。

tokenizer 属性

keras_hub.models.XLMRobertaTextClassifierPreprocessor.tokenizer

用于对字符串进行分词的分词器。

XLMRoberta文本分类器预处理器层
XLMRobertaTextClassifierPreprocessor 类
from_preset 方法
tokenizer 属性