加载GPT2LMHeadModel编码错误啊 about gpt2-chitchat HOT 8 CLOSED

最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
huggingface/transformers#1620 (comment)

from gpt2-chitchat.

最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
huggingface/transformers#1620 (comment)

我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

from gpt2-chitchat.

最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
huggingface/transformers#1620 (comment)

我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

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最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
huggingface/transformers#1620 (comment)

我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

我读进去了，但是不知道怎么取。。我就想把那个词向量搞出来，变成word[空格]embedding的格式，不好意思啊，可能问题有点弱智。。。

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最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
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我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

我读进去了，但是不知道怎么取。。我就想把那个词向量搞出来，变成word[空格]embedding的格式，不好意思啊，可能问题有点弱智。。。

根据huggingface/transformers的例子就好了啊：

tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

# Encode text
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)])  # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], <s>... tokens in the right way for each model.
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples

这个repo是基于huggingface的。推荐你阅读huggingface/transformers这个库，首页就有Quick tour。
初学者，理解。

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最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
huggingface/transformers#1620 (comment)

我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

我读进去了，但是不知道怎么取。。我就想把那个词向量搞出来，变成word[空格]embedding的格式，不好意思啊，可能问题有点弱智。。。

根据huggingface/transformers的例子就好了啊：

tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

# Encode text
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)])  # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], <s>... tokens in the right way for each model.
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples

这个repo是基于huggingface的。推荐你阅读huggingface/transformers这个库，首页就有Quick tour。
初学者，理解。

嗯，我知道这个，所以我如果要搞词向量出来，我就一个一个encode词么，我以为有那种直接取的操作。谢谢！！

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最新的transformer只需要输入目录，并且把名改成pytorch_model.bin
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我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

我读进去了，但是不知道怎么取。。我就想把那个词向量搞出来，变成word[空格]embedding的格式，不好意思啊，可能问题有点弱智。。。

根据huggingface/transformers的例子就好了啊：

tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

# Encode text
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)])  # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], <s>... tokens in the right way for each model.
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples

这个repo是基于huggingface的。推荐你阅读huggingface/transformers这个库，首页就有Quick tour。
初学者，理解。

嗯，我知道这个，所以我如果要搞词向量出来，我就一个一个encode词么，我以为有那种直接取的操作。谢谢！！

额 ... 我明白你的意思是。BERT是动态语言模型，token对应的emb只是浅层的，过了这12层MHA的词向量才是准确的词向量。如果你想提取出最初的token对应的emb，这个理论上是可以直接提取的，你分析一下它的nn层有哪些，把第一层截取出来就行了。我没试过哦，加油！

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我想问一下，怎么把里面的词向量和词取出来。。。

你用我图里面的代码读进模型，然后就可以使用huggingface/transformers的例子操作了

我读进去了，但是不知道怎么取。。我就想把那个词向量搞出来，变成word[空格]embedding的格式，不好意思啊，可能问题有点弱智。。。

根据huggingface/transformers的例子就好了啊：

tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights)
model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights)

# Encode text
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Here is some text to encode", add_special_tokens=True)])  # Add special tokens takes care of adding [CLS], [SEP], <s>... tokens in the right way for each model.
with torch.no_grad():
    last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples

这个repo是基于huggingface的。推荐你阅读huggingface/transformers这个库，首页就有Quick tour。
初学者，理解。

嗯，我知道这个，所以我如果要搞词向量出来，我就一个一个encode词么，我以为有那种直接取的操作。谢谢！！

额 ... 我明白你的意思是。BERT是动态语言模型，token对应的emb只是浅层的，过了这12层MHA的词向量才是准确的词向量。如果你想提取出最初的token对应的emb，这个理论上是可以直接提取的，你分析一下它的nn层有哪些，把第一层截取出来就行了。我没试过哦，加油！

好像这样就可以了。里面的29522是词的indx，如果那个vocab文件是按照indx排列的话，就可以生成我那个文件了。

model = BertModel.from_pretrained(model_path)
embeds = model.get_input_embeddings()
print(embeds)
input_idx = Variable(torch.LongTensor([29522]))
print(embeds(input_idx))

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