Ejemplos de NumericLabelTensorizer en Python

Ejemplo n.º 1

        class InputConfig(ConfigBase):
            right_tokens: RoBERTaTensorizer.Config = RoBERTaTensorizer.Config()
            left_tokens: RoBERTaTensorizer.Config = RoBERTaTensorizer.Config()
            right_dense: Optional[FloatListTensorizer.Config] = None
            left_dense: Optional[FloatListTensorizer.Config] = None
            dense: Optional[FloatListTensorizer.Config] = None

            labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config(
            )

Ejemplo n.º 2

Archivo: roberta.py Proyecto: thomascherickal/pytext

 class RegressionModelInput(ConfigBase):
     tokens: RoBERTaTensorizer.Config = RoBERTaTensorizer.Config()
     labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config(
     )

Ejemplo n.º 3

 class RegressionModelInput(Model.Config.ModelInput):
     tokens: WordTensorizer.Config = WordTensorizer.Config()
     labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config(
     )

Ejemplo n.º 4

 class RegressionModelInput(DocModel.Config.ModelInput):
     tokens: TokenTensorizer.Config = TokenTensorizer.Config()
     labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config(
     )

Ejemplo n.º 5

 class ModelInput(BertPairwiseModel.Config.ModelInput):
     labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config()

Ejemplo n.º 6

 class InputConfig(ConfigBase):
     tokens: BERTTensorizer.Config = BERTTensorizer.Config(
         columns=["text1", "text2"], max_seq_len=128
     )
     labels: NumericLabelTensorizer.Config = NumericLabelTensorizer.Config()