import{s as dl,o as $l}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as yl,i as Tl,g as _,s as a,r as d,A as kl,h as b,f as r,c as p,j as ul,u as $,x as M,k as _l,y as Jl,a as o,v as y,t as f,b as ge,d as m,w as T,p as Ue}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as bl}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as h}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as Ml}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{F as hl}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as xe,E as wl}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Cl(u){let l,s;return l=new Ml({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/zh-CN/chapter2/section3_tf.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/zh-CN/chapter2/section3_tf.ipynb"}]}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function gl(u){let l,s;return l=new Ml({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/zh-CN/chapter2/section3_pt.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/zh-CN/chapter2/section3_pt.ipynb"}]}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Ul(u){let l,s;return l=new bl({props:{id:"d3JVgghSOew"}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function jl(u){let l,s;return l=new bl({props:{id:"AhChOFRegn4"}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function vl(u){let l,s="在本节中，我们将更详细地了解如何创建和使用模型。我们将使用 <code>TFAutoModel</code> 类，当你希望从 checkpoint 实例化任何模型时，这非常方便。",t,i,k="<code>TFAutoModel</code> 类及其所有的相关类其实就是对库中可用的各种模型的简单包装。它是一个智能的包装，因为它可以自动猜测你的 checkpoint 适合的模型架构，然后实例化一个具有相同架构的模型。";return{c(){l=_("p"),l.innerHTML=s,t=a(),i=_("p"),i.innerHTML=k},l(c){l=b(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(l)!=="svelte-xkyiac"&&(l.innerHTML=s),t=p(c),i=b(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(i)!=="svelte-1htvau9"&&(i.innerHTML=k)},m(c,J){o(c,l,J),o(c,t,J),o(c,i,J)},d(c){c&&(r(l),r(t),r(i))}}}function El(u){let l,s="在本节中，我们将更详细地了解如何创建和使用模型。我们将使用 <code>AutoModel</code> 类，当你希望从 checkpoint 实例化任何模型时，使用它非常方便。",t,i,k="<code>AutoModel</code> 类及其所有的相关类其实就是对库中可用的各种模型的简单包装。它是一个智能的包装，因为它可以自动猜测你的 checkpoint 适合的模型架构，然后实例化一个具有相同架构的模型。";return{c(){l=_("p"),l.innerHTML=s,t=a(),i=_("p"),i.innerHTML=k},l(c){l=b(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(l)!=="svelte-15um7tz"&&(l.innerHTML=s),t=p(c),i=b(c,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(i)!=="svelte-wpv0or"&&(i.innerHTML=k)},m(c,J){o(c,l,J),o(c,t,J),o(c,i,J)},d(c){c&&(r(l),r(t),r(i))}}}function Vl(u){let l,s;return l=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEJlcnRDb25maWclMkMlMjBURkJlcnRNb2RlbCUwQSUwQSUyMyUyMCVFNSU4OCU5RCVFNSVBNyU4QiVFNSU4QyU5NiUyMENvbmZpZyUyMCVFNyVCMSVCQiUwQWNvbmZpZyUyMCUzRCUyMEJlcnRDb25maWcoKSUwQSUwQSUyMyUyMCVFNCVCQiU4RSUyMENvbmZpZyUyMCVFNyVCMSVCQiVFNSU4OCU5RCVFNSVBNyU4QiVFNSU4QyU5NiVFNiVBOCVBMSVFNSU5RSU4QiUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwVEZCZXJ0TW9kZWwoY29uZmlnKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> BertConfig, TFBertModel

<span class="hljs-comment"># 初始化 Config 类</span>
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<span class="hljs-comment"># 从 Config 类初始化模型</span>
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<span class="hljs-comment"># 模型已随机初始化!</span>`,wrap:!1}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Nl(u){let l,s;return l=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEJlcnRDb25maWclMkMlMjBCZXJ0TW9kZWwlMEElMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBCZXJ0Q29uZmlnKCklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMEJlcnRNb2RlbChjb25maWcpJTBBJTBBJTIzJTIwJUU2JUE4JUExJUU1JTlFJThCJUU1JUI3JUIyJUU5JTlBJThGJUU2JTlDJUJBJUU1JTg4JTlEJUU1JUE3JThCJUU1JThDJTk2IQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> BertConfig, BertModel

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<span class="hljs-comment"># 模型已随机初始化!</span>`,wrap:!1}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Rl(u){let l,s,t,i="正如你在上一小节看到的，从现在开始，我们将用等效的 <code>TFAutoModel</code> 类替换 <code>TFBert</code> 模型。这样可以摆脱对 checkpoint 的依赖；如果你的代码适用于一个 checkpoint 那么它应该与另一个 checkpoint 无缝地工作。即使体系结构不同，这也适用，只要 checkpoint 是针对类似任务（例如，情绪分析任务）训练的。",k;return l=new h({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQmVydE1vZGVsJTBBJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkJlcnRNb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyYmVydC1iYXNlLWNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFBertModel

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</span>
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</span>
<span class="hljs-built_in">config</span>.<span class="hljs-keyword">json </span>model.safetensors`,wrap:!1}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Ql(u){let l,s="<code>tf_model.h5</code> 文件被称为 <code>state dictionary（状态字典）</code> ；它包含了你的模型的所有权重。这两个文件是相辅相成的；配置文件是构建你的模型架构所必需的，而模型权重就是你的模型参数。";return{c(){l=_("p"),l.innerHTML=s},l(t){l=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(l)!=="svelte-mgdm0t"&&(l.innerHTML=s)},m(t,i){o(t,l,i)},d(t){t&&r(l)}}}function Hl(u){let l,s="<code>pytorch_model.safetensors</code> 文件被称为 <code>state dictionary（状态字典）</code> ；它包含了你的模型的所有权重。这两个文件是相辅相成的；配置文件是构建你的模型架构所必需的，而模型权重就是你的模型参数。";return{c(){l=_("p"),l.innerHTML=s},l(t){l=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(l)!=="svelte-18jogaq"&&(l.innerHTML=s)},m(t,i){o(t,l,i)},d(t){t&&r(l)}}}function Fl(u){let l,s;return l=new h({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdGVuc29yZmxvdyUyMGFzJTIwdGYlMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0Zi5jb25zdGFudChlbmNvZGVkX3NlcXVlbmNlcyk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf

model_inputs = tf.constant(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Sl(u){let l,s;return l=new h({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0b3JjaC50ZW5zb3IoZW5jb2RlZF9zZXF1ZW5jZXMp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> torch

model_inputs = torch.tensor(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){d(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,i){y(l,t,i),s=!0},i(t){s||(m(l.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){f(l.$$.fragment,t),s=!1},d(t){T(l,t)}}}function Ll(u){let l,s,t,i,k,c,J,Qe,w,C,je,g,U,ve,Ee,H,vt="然而，如果你知道要使用模型的类型，你可以直接使用其架构相对应的模型类。让我们看看如何使用 BERT 模型。",He,F,Fe,S,Et="初始化 BERT 模型需要做的第一件事是加载 <code>Config</code> 对象：",Se,j,v,Ve,L,Vt="<code>config</code> 中包含许多用于构建模型的属性：",Le,z,ze,A,Ae,G,Zt="虽然可能你还不知道这些属性的含义，但其中一部分应该比较眼熟： <code>hidden_size</code> 属性定义了 <code>hidden_states（隐状态）</code> 向量的大小，而 <code>num_hidden_layers</code> 定义了 Transformer 模型的层数。",Ge,P,Pe,X,Bt="使用默认配置创建模型会使用随机值对其进行初始化：",Xe,E,V,Ze,D,Nt='这个模型是可以运行并得到结果的，但它会输出胡言乱语；它需要先进行训练才能正常使用。我们可以根据手头的任务从头开始训练模型，但正如你在 <a href="/course/chapter1">第一章</a> 中看到的，这将需要很长的时间和大量的数据，并且产生的碳足迹会对环境产生不可忽视的影响。为了避免不必要的重复工作，能够共享和复用已经训练过的模型是非常重要的。',De,Y,Rt="加载已经训练过的 Transformers 模型很简单——我们可以使用 <code>from_pretrained()</code> 方法：",Ye,Z,B,Be,q,Wt='在上述代码示例中，我们没有使用 <code>BertConfig</code> ，而是通过 <code>bert-base-cased</code> 标签加载了一个预训练模型。这是一个由 BERT 的作者训练的模型 checkpoint 权重；你可以在其 <a href="https://huggingface.co/bert-base-cased" rel="nofollow">模型卡片</a> 中查看更多详细信息。',qe,O,xt="现在，此模型已经用 checkpoint 的所有权重进行了初始化。它可以直接用于推理它训练过的任务，也可以在新任务上进行微调。通过使用预训练的权重进行训练，相比于从头开始训练，我们可以迅速获得比较好的结果。",Oe,K,It="权重已下载并缓存在缓存文件夹中（因此，未来调用 <code>from_pretrained()</code> 方法的调用将不会重新下载它们）默认为 <code>~/.cache/huggingface/transformers</code> 。你可以通过设置 <code>HF_HOME</code> 环境变量来自定义缓存文件夹。",Ke,ee,Qt='加载模型的标识符可以是 Model Hub 上任何模型的标签，只要它与 BERT 架构兼容。可用的 BERT  checkpoint 的完整列表可以在 <a href="https://huggingface.co/models?filter=bert" rel="nofollow">这里</a> 找到。',et,te,tt,le,Ht="保存模型和加载模型一样简单—我们使用 <code>save_pretrained()</code> 方法，该方法类似于 <code>from_pretrained()</code> 方法：",lt,ne,nt,se,Ft="这会将两个文件保存到磁盘：",st,N,R,Ne,re,St="如果你看一下 <code>config.json</code> 文件，你会认出构建模型架构所需的属性。这个文件还包含一些元数据，例如 checkpoint 的来源，以及你上次保存 checkpoint 时所使用的 🤗 Transformers 版本。",rt,Re,oe,ot,ie,Lt="既然你知道了如何加载和保存模型，那么让我们尝试使用它进行一些预测。Transformer 模型只能处理数字——由 tokenizer 转化后的数字。但在我们讨论 tokenizer 之前，让我们探讨一下模型可以接受的输入是什么。",it,ce,zt="可以将输入转换为适当的框架张量，但为了帮助你了解发生了什么，我们将快速了解在将输入发送到模型之前必须做什么。",ct,ae,At="假设我们有几个句子：",at,pe,pt,fe,Gt="tokenizer 将这些转换为词汇表索引，通常称为 <code>input IDs</code> 。每个句子现在都是一个数字列表！结果输出是：",ft,me,mt,ue,Pt="这是一个编码序列列表：一个列表列表。张量只接受矩形（形状规则的的列表：每一列元素的数量都相同）。这个数组已经是矩形了，因此将其转换为张量很容易：",ut,W,x,We,_e,_t,be,Xt="将张量输入给模型非常简单 —— 我们只需调用模型并输入：",bt,Me,Mt,de,Dt="虽然模型接受很多不同的参数，但只有 input IDs 是必需的。我们稍后会解释其他参数的作用以及何时需要它们，但首先我们需要仔细研究一下如何构建 Transformer 模型能理解的输入。",dt,$e,$t,Ie,yt;k=new hl({props:{fw:u[0]}}),J=new xe({props:{title:"模型",local:"模型",headingTag:"h1"}});const Yt=[gl,Cl],ye=[];function qt(e,n){return e[0]==="pt"?0:1}w=qt(u),C=ye[w]=Yt[w](u);const Ot=[jl,Ul],Te=[];function Kt(e,n){return e[0]==="pt"?0:1}g=Kt(u),U=Te[g]=Ot[g](u);function el(e,n){return e[0]==="pt"?El:vl}let Tt=el(u),I=Tt(u);F=new xe({props:{title:"创建 Transformer 模型",local:"创建 Transformer 模型",headingTag:"h2"}});const tl=[Zl,Vl],ke=[];function ll(e,n){return e[0]==="pt"?0:1}j=ll(u),v=ke[j]=tl[j](u),z=new h({props:{code:"cHJpbnQoY29uZmlnKQ==",highlighted:'<span class="hljs-built_in">print</span>(config)',wrap:!1}}),A=new h({props:{code:"QmVydENvbmZpZyUyMCU3QiUwQSUyMCUyMCU1Qi4uLiU1RCUwQSUyMCUyMCUyMmhpZGRlbl9zaXplJTIyJTNBJTIwNzY4JTJDJTBBJTIwJTIwJTIyaW50ZXJtZWRpYXRlX3NpemUlMjIlM0ElMjAzMDcyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIybWF4X3Bvc2l0aW9uX2VtYmVkZGluZ3MlMjIlM0ElMjA1MTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1fYXR0ZW50aW9uX2hlYWRzJTIyJTNBJTIwMTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1faGlkZGVuX2xheWVycyUyMiUzQSUyMDEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTVCLi4uJTVEJTBBJTdE",highlighted:`BertConfig {
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