Pytorch 下载 transformers 模型以离线使用
在本文中,我们将介绍如何使用 Pytorch 下载 transformers 模型以离线使用的方法。transformers 是一个非常流行的自然语言处理库,其中包含了许多预训练的模型,如BERT、GPT等。但是,有时候我们可能需要在没有网络连接的情况下使用这些预训练模型,因此将它们下载到本地是非常有用的。
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transformers 模型下载方法
要下载 transformers 模型,我们可以使用 torch.hub
模块提供的功能。该模块可以从远程URL下载模型并缓存到本地。以下是下载 transformers 模型的示例代码:
import torch
model_name = "bert-base-uncased"
model = torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers', model_name)
model.save_pretrained('./models/' + model_name)
在上述代码中,我们首先导入了 torch 模块,然后定义了待下载的模型名称 bert-base-uncased
。接下来,我们使用 torch.hub.load
方法从远程URL下载这个模型。最后,我们使用 save_pretrained
方法将下载的模型保存到本地的./models/bert-base-uncased
目录下。
如果你想要下载其他的 transformers 模型,只需将 model_name
修改为你所需的模型名称,并将路径修改为你想要保存模型的本地路径即可。
从本地加载 transformers 模型
当我们已经将 transformers 模型下载到本地后,可以使用以下代码从本地加载模型:
from transformers import BertModel, BertTokenizer
model_path = "./models/bert-base-uncased"
model = BertModel.from_pretrained(model_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)
# 使用模型和分词器
在上述代码中,我们首先从 transformers
模块中导入 BertModel
和 BertTokenizer
类。接下来,我们使用 from_pretrained
方法从本地路径加载模型和分词器。然后,我们可以使用加载的模型和分词器进行相应的自然语言处理任务。
通过离线方式使用 transformers 模型
在没有网络连接的情况下使用 transformers 模型非常方便。我们只需要将模型和分词器的保存路径传递给相应的 from_pretrained
方法即可。
以下是通过离线方式使用 transformers 模型的示例代码:
from transformers import pipeline
model_path = "./models/bert-base-uncased"
text_classification = pipeline("text-classification", model=model_path, tokenizer=model_path)
result = text_classification("This is an example sentence.")
print(result)
在上面的示例中,我们通过 pipeline
方法构建了一个文本分类的任务。我们将模型和分词器的保存路径传递给 model
和 tokenizer
参数。然后,我们可以使用 text_classification
方法对一句话进行分类,并打印结果。
总结
本文介绍了如何使用 Pytorch 下载 transformers 模型以离线使用的方法。我们使用 torch.hub
模块下载了 transformers 模型,并使用 save_pretrained
方法将其保存到本地。然后,我们通过 from_pretrained
方法从本地加载模型和分词器。最后,我们展示了通过离线方式使用 transformers 模型的示例代码。下载 transformers 模型以离线使用可以方便地进行自然语言处理任务,特别是在没有网络连接的情况下。