mindformers.models.PretrainedConfig =================================== .. image:: https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/website-images/r2.4.10/resource/_static/logo_source.svg :target: https://gitee.com/mindspore/mindformers/blob/r1.3.0/docs/api/api_python/models/mindformers.models.PretrainedConfig.rst :alt: 查看源文件 .. py:class:: mindformers.models.PretrainedConfig(**kwargs) 所有配置类的基类。处理所有模型配置的通用参数以及加载、下载、保存配置的方法。 .. note:: 配置文件可以被加载并保存到磁盘。加载配置文件并使用这个文件初始化模型**不会**加载模型权重。它只影响模型的配置。 参数: - **\*\*kwargs** (Any) - 关键字参数。 - **name_or_path** (str, 可选) - 存储传递给 :func:`mindformers.models.PreTrainedModel.from_pretrained` 的字符串作为 ``pretrained_model_name_or_path`` ,如果配置是用这种方法创建的。默认值: ``""`` 。 - **checkpoint_name_or_path** (str, 可选) - checkpoint 文件的路径或名称。默认值: ``None`` 。 - **mindformers_version** (str, 可选) - MindSpore Transformers 的版本。默认值: ``""`` 。 返回: PretrainedConfig类实例。 .. py:method:: from_dict(config_dict: Dict[str, Any], **kwargs) :classmethod: 从参数字典实例化 PretrainedConfig。 参数: - **config_dict** (Dict[str, Any]) - 用于实例化配置对象的字典。这样的字典可以通过利用 :func:`mindformers.models.PretrainedConfig.get_config_dict` 方法从预训练的检查点检索。 返回: PretrainedConfig, 从这些参数实例化的配置对象。 .. py:method:: from_json_file(json_file: Union[str, os.PathLike]) :classmethod: 从 JSON 文件的路径实例化 PretrainedConfig。 参数: - **json_file** (Union[str, os.PathLike]) - 参数的 JSON 文件路径。 返回: PretrainedConfig, 从该 JSON 文件实例化的配置对象。 .. py:method:: from_pretrained(yaml_name_or_path, **kwargs) :classmethod: 通过 yaml 名称或路径实例化配置。 参数: - **yaml_name_or_path** (str) - 支持的模型名称或模型配置文件路径(.yaml),支持的模型名称可以从 :func:`mindformers.AutoConfig.show_support_list` 中选择。如果 `yaml_name_or_path` 是模型名称,则支持以 `mindspore` 开头的模型名称或模型名称本身,如 "mindspore/vit_base_p16" 或 "vit_base_p16"。 - **\*\*kwargs** (Any) - 关键字参数。 - **pretrained_model_name_or_path** (str, 可选) - 等同于 `yaml_name_or_path`,如果设置了 `pretrained_model_name_or_path`,则 `yaml_name_or_path` 无效。默认值: ``None`` 。 返回: PretrainedConfig: 继承自 PretrainedConfig 的模型配置。 .. py:method:: get_config_dict(pretrained_model_name_or_path: Union[str, os.PathLike], **kwargs) :classmethod: 从 'pretrained_model_name_or_path' 解析到一个参数字典,用于使用 :func:`mindformers.models.PretrainedConfig.from_dict` 实例化 PretrainedConfig。 参数: - **pretrained_model_name_or_path** (Union[str, os.PathLike]) - 预训练检查点的标识符, 我们希望从中获得参数字典。 返回: Tuple[dict, dict]: 用于实例化配置对象的字典。 .. py:method:: save_pretrained(save_directory=None, save_name="mindspore_model", **kwargs) 将预训练的配置保存到指定目录。 参数: - **save_directory** (str, 可选) - 配置文件的保存目录。默认值: ``None`` 。 - **save_name** (str, 可选) - 保存文件的名称,默认值: ``mindspore_model`` 。 .. py:method:: to_dict() 将此实例序列化为 Python 字典。 返回: dict, 包含构成此配置实例的所有属性的字典。 .. py:method:: to_diff_dict() 移除与默认配置属性对应的所有属性,以提高可读性,并序列化为 Python 字典。 返回: dict: 包含此配置实例的所有属性的字典。 .. py:method:: to_json_file(json_file_path: Union[str, os.PathLike], use_diff: bool = True) 将此实例保存到 JSON 文件。 参数: - **json_file_path** (Union[str, os.PathLike]) - 此配置实例参数将被保存的 JSON 文件路径。 - **use_diff** (bool, 可选) - 如果设置为 True,仅序列化配置实例与默认 :class:`mindformers.models.PretrainedConfig` 的差异到 JSON 文件。默认值: ``True`` 。 .. py:method:: to_json_string(use_diff: bool = True) 将此实例序列化为 JSON 字符串。 参数: - **use_diff** (bool, 可选) - 如果设置为 True,仅序列化配置实例与默认 PretrainedConfig() 的差异到 JSON 字符串。默认值: ``True`` 。 返回: str, 包含此配置实例所有属性的 JSON 格式字符串。