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...
self.num_attention_heads = config.num_attention_heads self.attention_head_size = int(config.hidden_size / config.num_attention_heads) # 每个头的输入hidden_size self.all_head_size = self.num_attention_heads * self.attention_head_size # 如果调用prune_head函数将更改此参数 self.query = nn.Lin...
Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍
attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask)print(logits.size()) # 输出logits的形状 上面的这段代码使用了Hugging Face的transformers库来加载预训练的BERT模型。使用时需要...
attention_mask = [ 1,1,1,1,1,0,0] 接下来我们映射所有标记到一个独立的标记ID。假设用映射后的标记ID如下: token_ids = [101, 1045, 2293, 3000, 102, 0, 0] 它的意思是标记[CLS]的ID是101 101101;标记I的DI是1045 10451045等等。
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...
于是自己也随着这个代码构造了下三角矩阵输入,就以为可以解决掉的时候,报错。 关于这个报错,看来看去 extended_attention_mask这个参数很关键呢 恰好下载了一下transforemrs库的安装包 于是看了一下源码 可以看到attention_mask输入可以是二维 也可是三维。 所以按照需要构造三维的下三角矩阵就可以输入了!
MASK机制 首先来到create_attention_mask_from_input_mask方法,from_seq_length和to_seq_length分别指的是a和b,前面讲关于切分的时候已经说了,切分处理会让a,b长度一致为max_seq_length。所以这里两者长度相等。最后创建了一个shape为(batch_size,from_seq_length,to_seq_length)的MASK。又扩充了一个维度,那这个...