国庆火车票开售，核酸“落地检”，出行要求来了#重要通知 #权威发布 #疫情防控不松懈 #疫情安全出行来源: douyin.com · 时长: 7 秒 · 上传时间: 2022年9月20日 · 上传人: 黄河新闻网大同频道 。

铁路12306：购票乘车停止查验核酸-铁路12306：即日起购票乘车及进出站停止查验48小时核酸证明和健康码来源: douyin.com · 时长: 7 秒 · 上传时间: 2022年12月7日 · 上传人: 大皖新闻 。

得物将裁员5涉及约500人，称“把组织调节到更高效和精干的状态”来源: ifeng · 时长: 49 秒 · 上传时间: 4 个月之前 · 上传人: 九派新闻 。

黄岩岛领海基线示意图_腾讯新闻来源: qq.com · 上传时间: 1 个月前 。

中国公布黄岩岛领海基线，打脸菲律宾新法律，坚定捍卫国家领土！_腾讯新闻来源: qq.com · 上传时间: 4 周前 。

[中国新闻]中国政府发表声明公布黄岩岛的领海基线来源: CCTV · 时长: 22 秒 · 上传时间: 1 个月前 · 上传人: 杨跃雷 。

志愿军出国作战74周年：缅怀先烈 致敬英雄-每日新闻-南昌广播电视台来源: nctv.net.cn · 上传时间: 1 个月前 。

家国永念｜踏上红色土地，习近平深情讲述这番话_新闻频道_中国青年网来源: youth.cn · 上传时间: 8 个月之前 。

要训练一个生成式模型的分词器，首先需要准备数据。假设我们已经有了一个文本数据集，例如英文文章或新闻标题。接下来，我们需要将这个数据集分割成训练集和测试集。<br /> <br /> 1. 导入所需的库：<br /> <br /> ```python<br /> import torch<br /> from torchtext.data import Field, BucketIterator<br /> from torchtext.vocab import GloVe<br /> from torchtext.legacy import data<br /> import os<br /> ```<br /> <br /> 2. 定义分词器类，继承自`torchtext.legacy.data.Field`：<br /> <br /> ```python<br /> class Tokenizer(Field):<br /> def __init__(self, vocab_file, tokenizer_file):<br /> super().__init__(vocab_file, tokenizer_file)<br /> self.tokenizer = self.load_pretrained(tokenizer_file)<br /> self.vocab = self.get_vocab()<br /> self.embeddings = self.get_embeddings()<br /> self.word_to_id = self.get_word_to_id()<br /> self.padded_ids = self.get_padded_ids()<br /> self.padded_masks = self.get_padded_masks()<br /> self.padded_masks = self.padded_masks.unsqueeze(0).expand(self.vocab.size())<br /> self.padded_ids = self.padded_ids.unsqueeze(0).expand(self.vocab.size())<br /> self.padded_masks = self.padded_masks.unsqueeze(0).expand(self.vocab.size())<br /> self.padding_idx = self.vocab.vocab_size - 1<br /> ```<br /> <br /> 3. 创建分词器实例，并加载预训练的词嵌入和掩码：<br /> <br /> ```python<br /> tokenizer = Tokenizer(vocab_file="path/to/vocab.txt", tokenizer_file="path/to/tokenizer.bin")<br /> tokenizer.build_vocab(os.listdir("path/to/data/folder"))<br /> tokenizer.build_vocab_index(os.listdir("path/to/data/folder"))<br /> tokenizer.build_word_index(os.listdir("path/to/data/folder"))<br /> tokenizer.build_word_embeddings(os.listdir("path/to/data/folder"), embeddings_path="path/to/embeddings.bin")<br /> tokenizer.build_mask_index(os.listdir("path/to/data/folder"))<br /> tokenizer.build_mask_embeddings(os.listdir("path/to/data/folder"), mask_embeddings_path="path/to/mask_embeddings.bin")<br /> ```<br /> <br /> 4. 创建BucketIterator实例，用于从数据集中读取文本：<br /> <br /> ```python<br /> iterator = BucketIterator(tokenizer, batch_size=64, device='cuda', shuffle=True)<br /> ```<br /> <br /> 5. 使用迭代器训练模型：<br /> <br /> ```python<br /> model = DataParallel(nn.BCEWithLogitsLoss(), device_ids=[0])<br /> model.to(device)<br /> optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)<br /> for epoch in range(10):<br /> for batch in iterator:<br /> optimizer.zero_grad()<br /> batch = {k: v for k, v in batch.items()}<br /> loss = model(batch['input'], batch['target'])<br /> loss.backward()<br /> optimizer.step()<br /> ```<br /> <br /> 6. 保存训练好的模型：<br /> <br /> ```python<br /> torch.save(model.state_dict(), "path/to/model.pth")<br /> ```<br /> <br /> 7. 使用训练好的模型进行预测：<br /> <br /> ```python<br /> input_text = "This is a sample sentence."<br /> input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids<br /> input_mask = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_mask<br /> output_ids = model(input_ids, input_mask)<br /> predictions = [output_ids[i].item() for i in range(len(output_ids))]<br /> print(predictions)<br /> ```<br /> <br /> 这样，我们就成功训练了一个生成式模型的分词器。

印度教祭司声称自己会飞，带领众多追随者上山，结果从山顶滑落不幸身亡来源: bilibili · 时长: 10 秒 · 已浏览 27.3万 次 · 上传时间: 1 个月前 · 上传人: 大象新闻 。

女子生理期又遇上颈椎病头晕头痛，瞬间失去知觉栽倒在地！丈夫飞奔抱起妻子，拖鞋都跑掉了……来源: bilibili · 时长: 12 秒 · 已浏览 28.9万 次 · 上传时间: 2 周前 · 上传人: 大象新闻 。

44元的外卖付2万多，惊动了全市餐饮界|反诈·破局来源: bilibili · 时长: 6 分钟35 秒 · 已浏览 20.6万 次 · 上传时间: 1 周前 · 上传人: 大象新闻 。

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向佐穿女装带货首场卖出5千万元，吸引上千万人次观看，在带货日榜中登上第2位，仅次于“与辉同行”来源: bilibili · 时长: 12 秒 · 已浏览 18.4万 次 · 上传时间: 1 周前 · 上传人: 大象新闻 。

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聚焦提高党的领导水平和长期执政能力 | 理论及时语·“七个聚焦”有深意_腾讯新闻来源: qq.com · 时长: 4 分钟57 秒 · 上传时间: 2 个月之前 · 上传人: 上观新闻 。

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嫦娥五号探月之旅视觉大片，震撼上线！来源: qq.com · 时长: 4 分钟 · 上传时间: 2020年11月24日 · 上传人: 新闻联播 。