如果您在运行此模型时遇到任何问题，请重新安装支持此模型的最后一个版本：v4.30.0。您可以通过运行以下命令来执行：pip install -U transformers==4.30.0。
请注意，BlenderbotSmallModel 和 BlenderbotSmallForConditionalGeneration 仅与检查点facebook/blenderbot-90M结合使用。较大的 Blenderbot 检查点应该与 BlenderbotModel 和 BlenderbotForConditi......
BigBird 模型是由 Zaheer, Manzil 和 Guruganesh, Guru 以及 Dubey, Kumar Avinava 和 Ainslie, Joshua 和 Alberti, Chris 和 Ontanon, Santiago 和 Pham, Philip 和 Ravula, Anirudh 和...
BertGeneration 模型是一个可以利用 EncoderDecoderModel 进行序列到序列任务的 BERT 模型，如 Sascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn 在 利用预训练检查点进行序列生成任务 中提出的那样。...
BARThez 模型是由 Moussa Kamal Eddine、Antoine J.-P. Tixier 和 Michalis Vazirgiannis 于 2020 年 10 月 23 日提出的BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Mod...
Bart 模型是由 Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov 和 Luke Zettlemoyer 在 2019 年 10 月 29 日提出的，题为 BA...
特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。这包括从序列中提取特征，例如，对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征，从图像中提取特征，例如，裁剪图像文件，但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和 ...
Trainer 类提供了一个用于在 PyTorch 中进行完整特征训练的 API，并支持在多个 GPU/TPU 上进行分布式训练，支持NVIDIA GPUs的混合精度，AMD GPUs，以及 PyTorch 的torch.amp。Trainer 与 TrainingArguments 类相辅相成，后者提...
任何多模态模型都需要一个对象来编码或解码将多个模态（文本、视觉和音频）组合在一起的数据。这由称为处理器的对象处理，这些对象将多个处理对象（如文本模态的分词器、视觉的图像处理器和音频的特征提取器）组合在一起。...
所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。
