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我正在使用facebook拥抱脸转换器处理语音数据集，但无法从公共语音论坛加载数据。common_voice_train = load_dataset("common_voice", "id", split="train+validation")给出了以下误差
C
浏览 29提问于2022-02-11得票数 0
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这是我的数据集：1 blabla HUGGING_FACE PARTY_POPPER
2 bla FACE_WITH_TEARS_OF_JOY bla FACE_WITH_TEARS_OF_JO
浏览 13修改于2021-11-18得票数 1
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AutoTokenizer.from_pretrained(base_model)
outputs = model.generateearly_stopping=True)
print(tokenizer.decode(output
浏览 0提问于2020-07-04得票数 4
我正在关注hugging face网站上的documentation，在那里他们说要对GPT-2进行微调，我应该使用脚本run_lm_finetuning.py进行微调，使用脚本run_generation.py
浏览 16修改于2020-11-29得票数 1
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我遵循了以下教程(https://curiousily.com/posts/sentiment-analysis-with-bert-and-hugging-face-using-pytorch-and-python/)，并能够使用Hugging训练BERT模型。https://curiousily.com/posts/sentiment-analysis-with-bert-and-hugging-face-usi
浏览 68修改于2021-11-19得票数 0
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我有一个关于Hugging存储库上的语言模型微调代码的问题。BERT模型的前向方法似乎将一个名为的参数作为输入。编辑
我注意到Hugging Face构建数据集的方式根本不需要填充(参见 )
浏览 2修改于2020-02-28得票数 8
例如：nlp_bert_lg = pipeline('ner'){'word': '##gging', 'score': 0.9329522848129272, 'entity': 'I-ORG'},
{'
浏览 8修改于2020-04-14得票数 9
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//ai.intelligentonlinetools.com/ml/text-clustering-word-embedding-machine-learning/ 我想用BERT做同样的事情(使用huggingface中的BERT python包)，但是我不太熟悉如何提取原始的单词/句子向量，以便将它们输入到聚类算法中。
浏览 367修改于2020-01-29得票数 23
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我是自然语言处理的新手，我想为情绪分析建立一个bert模型，所以我遵循这个教程https://curiousily.com/posts/sentiment-analysis-with-bert-and-hugging-face-using-pytorch-and-python
浏览 83提问于2020-12-27得票数 0
我正在使用Hugging，Keras，Tensorflow库对BERT模型进行微调。 从昨天开始，我在Google Colab中运行我的代码时遇到了这个错误。', 'this is fun stuff','what a horrible thing to say']
df = pd.DataFrame({'Text': sentences})
浏览 50修改于2021-10-15得票数 1
HuggingFace中的示例： from transformers import pipeline
{'word': '##gging', 'score': 0.9915938973426819, 'entity': 'I-ORG'},
{'wo
浏览 21提问于2020-04-09得票数 0
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如果我的层次结构如下： - Label (vertical hugging = 250)它可以很好地设置每个单元格的高度：
但是当我将标签放在UIView中时： - UIView (vertical hugging
浏览 15提问于2021-02-22得票数 1
这个例子取自hugging face，但产生了一个模型加载错误。我想我已经下载了这个模型，但是你知道我如何才能避免这个错误吗？
浏览 35提问于2020-06-05得票数 1
** )的字符串(1)在解析的字符串或中表示符号(例如，作为unicode符号：)背景example_text <- "Hugging emoji: ��"
xml2::xml_text(xml2::read_html(paste0("<x>", example_text,
浏览 3修改于2020-04-05得票数 7
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from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
batches = 32model= TFBertModel.from_pre
浏览 4提问于2022-05-18得票数 0
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我简要介绍了他们网站上的例子："I-LOC" # Location
sequence = "HuggingFace Inc. is a com
浏览 0提问于2020-09-28得票数 3
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SEQ_LEN * i:SEQ_LEN * (i + 1)] ]
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')def t
浏览 45提问于2021-07-03得票数 0
Quote ---- 20 (1000) |标题：Content Compression Resistance Priority: H 750, V 750Content Hugging Priority
浏览 0提问于2018-04-07得票数 2
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我有一个带有多个UITableViewCell的UILabels，其中一个是多行的.所有UILabels都有固定的content hugging and compression resistance间距tableView是delegate和dataSource，rowHeight属性和heightForRowAt设置为UITableViewAutomaticDimension
我试着用content hugging
浏览 0提问于2018-03-25得票数 1
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