Cargando la capa de agrupamiento del transformador simple.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 13, 2023 at 7:00 am

   Para guardar los pesos únicamente de la capa de agrupación en formato pickle, puedes utilizar el método state_dict() de PyTorch. Aquí están los pasos para guardar los pesos:

   1. Primero, carga el modelo preentrenado y recupera los pesos de la capa de agrupación utilizando el siguiente fragmento de código.

   from transformers import AutoModel
   
   # Carga el modelo preentrenado
   model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
   
   # Recupera los pesos de la capa de agrupación
   pool_layer_weights = model.pooler.dense.weight.data.cpu().numpy()
   

   1. A continuación, guarda los pesos en formato pickle utilizando el siguiente fragmento de código.

   import pickle
   
   with open('pool_layer_weights.pkl', 'wb') as f:
       pickle.dump(pool_layer_weights, f)
   

   1. Por último, carga los pesos en la capa de agrupación del autoencoder personalizado utilizando el siguiente fragmento de código.

   import torch
   
   # Carga el archivo pickle
   with open('pool_layer_weights.pkl', 'rb') as f:
       pool_layer_weights = pickle.load(f)
   
   # Crea el modelo del autoencoder personalizado
   class CustomAutoEncoder(torch.nn.Module):
       def __init__(self):
           super(CustomAutoEncoder, self).__init__()
           self.pool_layer = torch.nn.Linear(768, 256)
   
       def forward(self, x):
           x = self.pool_layer(x)
           return x
   
   # Carga los pesos en la capa de agrupación
   model = CustomAutoEncoder()
   model.pool_layer.weight.data = torch.Tensor(pool_layer_weights)
   

   Con estos pasos, ahora deberías tener los pesos de la capa de agrupación guardados en formato pickle y cargados en la capa de agrupación del autoencoder personalizado.

Comments are closed.