Backbone

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Backbone 类

keras_hub.models.Backbone(*args, dtype=None, **kwargs)

所有 Backbone 模型的基础类。

Backbone 是给定 NLP 模型的基本架构。与 keras_hub.models.Task 不同，Backbone 不针对任何特定的损失函数和训练设置。Backbone 通常输出架构的最后一个隐藏状态，在任何输出预测之前。

Backbone 可以通过以下两种方式之一使用

1. 通过 Task 类，它将包装和扩展 Backbone，使其可以与高级 Keras 函数（如 fit()、predict() 或 evaluate()）一起使用。Task 类的构建考虑了特定的训练目标（例如，分类或语言建模）。
2. 直接使用，通过使用额外的输出和训练设置扩展底层功能模型。这是最灵活的方法，并且允许任何输出、损失或自定义训练循环。

所有 backbone 都包含一个 from_preset() 构造函数，可用于加载预训练的配置和权重。

示例

# Load a BERT backbone with pre-trained weights.
backbone = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "bert_base_en",
)
# Load a GPT2 backbone with pre-trained weights at bfloat16 precision.
backbone = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "gpt2_base_en",
    dtype="bfloat16",
    trainable=False,
)

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from_preset 方法

Backbone.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化 keras_hub.models.Backbone。

预设是一个配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递

1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
2. Kaggle Models 句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
4. 本地预设目录的路径，例如 './bert_base_en'

此构造函数可以通过两种方式之一调用。可以从基类调用，例如 keras_hub.models.Backbone.from_preset()，也可以从模型类调用，例如 keras_hub.models.GemmaBackbone.from_preset()。如果从基类调用，则返回对象的子类将从预设目录中的配置推断出来。

对于任何 Backbone 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 以列出该类上所有可用的内置预设。

参数

• preset: 字符串。内置预设标识符、Kaggle Models 句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
• load_weights: 布尔值。如果为 True，则权重将加载到模型架构中。如果为 False，则权重将被随机初始化。

示例

# Load a Gemma backbone with pre-trained weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert backbone with a pre-trained config and random weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "bert_base_en",
    load_weights=False,
)

token_embedding 属性

keras_hub.models.Backbone.token_embedding

用于嵌入 token id 的 keras.layers.Embedding 实例。

此层将整数 token id 嵌入到模型的隐藏维度。

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enable_lora 方法

Backbone.enable_lora(rank)

在 backbone 上启用 Lora。

调用此方法将冻结 backbone 上的所有权重，同时在注意力层的 query 和 value EinsumDense 层上启用 Lora。

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save_lora_weights 方法

Backbone.save_lora_weights(filepath)

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load_lora_weights 方法

Backbone.load_lora_weights(filepath)

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save_to_preset 方法

Backbone.save_to_preset(preset_dir)

将 backbone 保存到预设目录。

参数

• preset_dir: 本地模型预设目录的路径。