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PyTorch中怎么實(shí)現(xiàn)T5模型

小億
129
2024-05-10 19:18:01

要實(shí)現(xiàn)T5模型，可以使用Hugging Face Transformers庫中提供的T5模型。首先安裝Transformers庫：

pip install transformers

然后可以使用下面的代碼來加載T5模型并進(jìn)行推理：

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

# 加載T5模型和tokenizer
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')

# 輸入文本
text = "Translate English to French: Hello, how are you?"

# 對輸入文本進(jìn)行編碼
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 生成翻譯文本
output = model.generate(input_ids)

# 解碼生成的文本
translated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(translated_text)

這段代碼會加載預(yù)訓(xùn)練的T5模型（在這里使用的是t5-small模型），然后將輸入文本編碼并生成翻譯文本。最后解碼生成的文本并打印出來。

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