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...
1、Bert模型使用时需要输入的参数 1)input_ids:把token转换为id,通过查表获取token对应的embedding 2)attention_mask:一个0,1矩阵,1表示该位置不被Mask,0表示该位置被Mask,nlp中会自动补长,避免用注意力机制的时候关注到填充符。 具体使用形式可通过如下方式: attention_scores = attention_scores + attention_mas...
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id 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())...
attention_mask=[1ifi!='[PAD]'else0foriintokens]attention_mask 输出: [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0] 接着,我们将所有的标记转换为对应的ID: token_ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)token_ids 输出: [101, 1045, 2293, 3000, 102, 0, 0] 现在,我们通过将token_ids和attention_mask转换为...
自己看到这个链接中构造了特殊的mask矩阵。 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。
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...
def create_attention_mask_from_input_mask 创建注意力掩码 def attention_layer 注意力层 处理函数 def transformer_model transformer模型 def get_shape_list 获取张量的形状参数列表 def reshape_to_matrix(input_tensor) 将张量转换为二维矩阵 def reshape_from_matrix(output_tensor, orig_shape_list) 将二维张...
embedding)，对于真正被mask掉的单词应该是不考虑计算和其他单词的attention的，
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...