<pre><code>def split_data(path):
df = pd.read_csv(path)
return train_test_split(df , test_size=0.1, random_state=100)
train, test = spl
我从拥抱模型中保存了distilbert的预训练版本，distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english，并且正在尝试通过Te
我正在按照<a href="https://huggingface.co/transformers/custom_datasets.html" rel="nofollow noreferrer">https://huggingface.co/transf
当我运行 demo.py
<pre><code>from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("
我已使用以下方法将模型 (.h5) 转换为 tflite：
<pre><code>converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
co
我已经实现了一个普通版本的 DistilBERT，它为我的 NER 任务提供了一个相当糟糕的 F1-Score。这可以在下面
我正在尝试在 Colab 中使用 ktrain 运行 DistilBert，但我收到“错误太多值无法解压”。我正在尝试执行有毒
我有 csv 格式的数据。我使用 read_csv 从 csv 获取数据，然后预处理 DistilBERT 的文本 - 标记化，然后填充：
我试图关注这个<a href="https://nbviewer.jupyter.org/github/amaiya/ktrain/blob/master/tutorials/tutorial-A4-customdata-text_regress
我尝试使用带有蒸馏器模型的 Ktrain 来预测测试序列，我的代码如下所示：
<pre><code>trn, val, preproc = tex
