input_attention_mask = torch.unsqueeze(input_attention_mask, dim=1) input_attention_mask = torch.unsqueeze(input_attention_mask, dim=1) encoder_out = self.encoder(hidden_states=emb, attention_mask=input_attention_mask) out_bert = encoder_out[0] # [batch_size, max_len, hidden_size] cls_...
Attention masks 事实上,除了以上embeddings之外,在Hugging Face中还有一个参数是需要我们提供的,就是attention mask。关于这个参数,Hugging Face官方文档的解释是 This argument indicates to the model which tokens should be attended to, and which should not. 由于输入是转化成一个个batch的,因此需要靠补长和截断...
在准备好以上数据后,即可将 token_ids 与 attention_mask 输入到预训练好的BERT模型中,便得到了每个单词的embedding表示。如下图所示: 在上图中,为了表述方便,在输入时还是使用的单词,但是需要注意的是:实际的输入是token_ids 与 attention_mask。在经过了BERT的处理后,即得到了每个单词的嵌入表示(此嵌入表示包含...
1.这个attention_mask就是将 mask 掉的设置为0，没有 mask 的设置为1，经过此变换之后 mask 的位置...
当然！mask 的位置会被序列中的其他词注意到！反向想一下，如果 mask 的位置能被 attention 自动忽视的...
参数: vocab_size:词表大小 hidden_size:隐藏层神经元数 num_hidden_layers:Transformer encoder中的隐藏层数 num_attention_heads:multi-head attention 的head数 intermediate_size:encoder的“中间”隐层神经元数(例如feed-forward layer) hidden_act:隐藏层激活函数 ...
为了控制计算量,XLNET并不会计算所有排列组合而是只采样一部分进行计算。因为不同的排列组合共用一套参数,也就隐形实现了双向上下文信息的获取。 这里需要注意的是所谓的乱序,并不是对输入样本进行打乱,输入样本会保持原始顺序,而乱序的计算是通过Attention MASK来实现。例如用‘1->3->2’的顺序,生成第3个token会先...
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask']) inputs_ids = torch.cat(inputs_ids, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0) labels = torch.tensor(labels) 3. 定义超参数和优化器 num_classes = 2 learning_rate = 2e-5 ...
(self,input_ids=None,attention_mask=None,token_type_ids=None,position_ids=None,head_mask=None,inputs_embeds=None,start_positions=None,end_positions=None,):outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids,head_mask=head_mask,...