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Convertendo checkpoints do TensorFlow para Pytorch

Uma interface de linha de comando é fornecida para converter os checkpoints originais Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM em modelos que podem ser carregados usando os métodos `from_pretrained` da biblioteca.

A partir da versão 2.3.0 o script de conversão agora faz parte do transformers CLI (transformers-cli) disponível em qualquer instalação transformers >= 2.3.0.

A documentação abaixo reflete o formato do comando transformers-cli convert.

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BERT

Você pode converter qualquer checkpoint do BERT em TensorFlow (em particular os modelos pré-treinados lançados pelo Google) em um arquivo PyTorch usando um convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py script.

Esta Interface de Linha de Comando (CLI) recebe como entrada um checkpoint do TensorFlow (três arquivos começando com `bert_model.ckpt`) e o arquivo de configuração (`bert_config.json`), e então cria um modelo PyTorch para esta configuração, carrega os pesos do checkpoint do TensorFlow no modelo PyTorch e salva o modelo resultante em um arquivo PyTorch que pode ser importado usando `from_pretrained()` (veja o exemplo em quicktour , run_glue.py ).

Você só precisa executar este script de conversão uma vez para obter um modelo PyTorch. Você pode então desconsiderar o checkpoint em TensorFlow (os três arquivos começando com `bert_model.ckpt`), mas certifique-se de manter o arquivo de configuração (\ `bert_config.json`) e o arquivo de vocabulário (`vocab.txt`), pois eles também são necessários para o modelo PyTorch.

Para executar este script de conversão específico, você precisará ter o TensorFlow e o PyTorch instalados (`pip install tensorflow`). O resto do repositório requer apenas o PyTorch.

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo `BERT-Base Uncased` pré-treinado:

    export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12

    transformers-cli convert --model_type bert \
      --tf_checkpoint $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
      --config $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
      --pytorch_dump_output $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin

Você pode baixar os modelos pré-treinados do Google para a conversão aqui.

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ALBERT

Converta os checkpoints do modelo ALBERT em TensorFlow para PyTorch usando o convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py script.

A Interface de Linha de Comando (CLI) recebe como entrada um checkpoint do TensorFlow (três arquivos começando com `model.ckpt-best`) e o arquivo de configuração (`albert_config.json`), então cria e salva um modelo PyTorch. Para executar esta conversão, você precisa ter o TensorFlow e o PyTorch instalados.

Aqui está um exemplo do processo de conversão para o modelo `ALBERT Base` pré-treinado:

    export ALBERT_BASE_DIR=/path/to/albert/albert_base

    transformers-cli convert --model_type albert \
      --tf_checkpoint $ALBERT_BASE_DIR/model.ckpt-best \
      --config $ALBERT_BASE_DIR/albert_config.json \
      --pytorch_dump_output $ALBERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin

Você pode baixar os modelos pré-treinados do Google para a conversão aqui.

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OpenAI GPT

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo OpenAI GPT pré-treinado, supondo que seu checkpoint NumPy foi salvo com o mesmo formato do modelo pré-treinado OpenAI (veja aqui\ )

    export OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH=/path/to/openai/pretrained/numpy/weights

    transformers-cli convert --model_type gpt \
      --tf_checkpoint $OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH \
      --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
      [--config OPENAI_GPT_CONFIG] \
      [--finetuning_task_name OPENAI_GPT_FINETUNED_TASK] \

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OpenAI GPT-2

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo OpenAI GPT-2 pré-treinado (consulte aqui)

    export OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/gpt2/pretrained/weights

    transformers-cli convert --model_type gpt2 \
      --tf_checkpoint $OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH \
      --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
      [--config OPENAI_GPT2_CONFIG] \
      [--finetuning_task_name OPENAI_GPT2_FINETUNED_TASK]

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Transformer-XL

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo Transformer-XL pré-treinado (consulte aqui)

    export TRANSFO_XL_CHECKPOINT_FOLDER_PATH=/path/to/transfo/xl/checkpoint

    transformers-cli convert --model_type transfo_xl \
      --tf_checkpoint $TRANSFO_XL_CHECKPOINT_FOLDER_PATH \
      --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
      [--config TRANSFO_XL_CONFIG] \
      [--finetuning_task_name TRANSFO_XL_FINETUNED_TASK]

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XLNet

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo XLNet pré-treinado:

    export TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlnet/checkpoint
    export TRANSFO_XL_CONFIG_PATH=/path/to/xlnet/config

    transformers-cli convert --model_type xlnet \
      --tf_checkpoint $TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH \
      --config $TRANSFO_XL_CONFIG_PATH \
      --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
      [--finetuning_task_name XLNET_FINETUNED_TASK] \

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XLM

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo XLM pré-treinado:

    export XLM_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlm/checkpoint

    transformers-cli convert --model_type xlm \
      --tf_checkpoint $XLM_CHECKPOINT_PATH \
      --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT
     [--config XML_CONFIG] \
     [--finetuning_task_name XML_FINETUNED_TASK]

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T5

Aqui está um exemplo do processo de conversão para um modelo T5 pré-treinado:

    export T5=/path/to/t5/uncased_L-12_H-768_A-12

    transformers-cli convert --model_type t5 \
      --tf_checkpoint $T5/t5_model.ckpt \
      --config $T5/t5_config.json \
      --pytorch_dump_output $T5/pytorch_model.bin