也许是个疯狂的问题：但我想下载 gpt-2 模型框架，但我想随机初始化权重。所以好像模型仍然需要在 red
我有一种机器翻译任务，我必须将英语句子翻译成 Hinglish 句子。我尝试通过在我的自定义数据集上对其
Spacy 'train' 命令使用命令行选项 --gpu 0，允许在使用 GPU 和不使用 GPU 进行训练之间进行“最后一分钟”选
我正在尝试使用 PyTorch-Transformers 从示例文本中生成一长串文本。为此，我正在关注 <a href="https://www.analyt
我正在使用与变压器在同一组中的形状。我想保存舞台，稍后再打开以再次操作它。
恢复保存的阶
我对 BERT 语言模型很陌生。我目前正在使用 Huggingface 转换器库，但在对输入进行编码时遇到错误。该模
在使用 RoBERTa 架构训练 NER 任务后，我得到以下结果
<pre><code>{
'eval_loss': 0.003242955543100834,
'e
我正在尝试在 XLNet 中做这样的事情，但我在文档中找不到这部分，任何帮助都会很有价值，谢谢！
<p
当我尝试 Huggingface 模型时，它给出了以下错误消息：
<pre><code>from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
t
<pre><code>https://huggingface.co/models
</code></pre>
例如，我想下载“bert-base-uncased”，但找不到“下载”链接。
我正在关注本教程以了解培训师 API。
<a href="https://huggingface.co/transformers/training.html" rel="nofollow noreferrer">h
我正在测试这段代码：
<pre><code>from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM
tokenizer = BertTokeniz
我正在 Huggingface 中测试 Bert 基础和 Bert 蒸馏模型，有 4 种速度场景，batch_size = 1：
<pre><code>1) bert-base-
我正在使用预训练的 Vision Transformer 模型来训练一个新模型，其中输入是图像，输出是这些图像的预测价
我想要用于语言翻译 PyTorch 的光束搜索代码，我想将它与此链接中的示例代码一起使用。
<a href="htt
我对使用 Huggingface 的预训练模型进行命名实体识别 (NER) 任务感兴趣，而无需进一步训练或测试模型。</p
我有一个 <code>org.w3c.dom.Document</code> 格式的合法 XML（经验证没有特殊字符）。为此，我一直在尝试转换
我正在使用 <a href="https://huggingface.co/transformers/task_summary.html#named-entity-recognition" rel="nofollow noreferrer">token
我无法理解一件事，当它说“BERT 的微调”时，它实际上是什么意思：
<ol>
<li>我们是否使用新数据再
我正在研究表征学习的用例，在深入分析之后开始使用 graph2vec/doc2vec。我创建了带有 --dimensions 64 的训练
