super(BertEmbeddings, self).__init__() self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size) self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) 1...
We denote the number of layers (i.e., Transformer blocks) as L, the hidden size as H, and the number of self-attention heads as A. We primarily report results on two model sizes: BERT-BASE (L=12, H=…
batch size较小的时候,效果差,因为其原理为用一个batch size的均值方差模拟整个数据分布的均值方差,如果batch size较小,其数据分布与整个数据分布差别较大。 下面是一个batch size=2案例,按BN方式,在第一”维度“进行归一化的话就是将”你“和”机“的特征进行归一化,但这明显不是一个维度的信息。显然BN在此处...
[batch_size,seq_length,768], bert会输出一个三维矩阵,维度1为batch_size的大小,维度2为输入句子的长度,维度3为bert的hidden_size,这里使用的是最小的模型...优,此时的bert模型就相当于一个底层的编码器,将输入的字按照其所在的句子中的寓意语义编码为一个向量。 会遇到的问题: 由于pytorch-pretrained-bert中...
--data_path: 数据集路径 --device_number: 每台服务器上要使用的训练卡数 --model_size: 训练model是base或者是large --device_id: 单卡训练时所使用的device_id --node_rank: 集群节点序号,master节点是0, 其余节点依次加1 --master_addr:master节点服务器的ip --master_port: 分布式训练中,master节点...
其中,L代表层数,H代表Hidden size, A代表多头注意力的头数。BERTBASE是为了与GPT对比而提出的,而BERTLARGE的表现则更优于前者。 1)输入与嵌入 与其他用于NLP任务的模型类似,文本经过分词(tokenization)后,每一个token会在embedding层转化为word embedding,随后再进入模型内部进行后续操作。略微有些不同的是,Bert的...
\mathrm{BERT_{BASE}}: L = 12, H = 768, A = 12, 参数总量 = 110M \mathrm{BERT_{LARGE}}: L = 24, H = 1024, A = 16, 参数总量 = 340M 其中,L代表层数,H代表Hidden size,A代表多头注意力的头数。\mathrm{BERT_{BASE}}是为了与GPT对比而提出的,而\mathrm{BERT_{LARGE}}的表现则更优...
Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) 其实就是query_weight ,key_weight, value_weight 矩阵。Bert base 使用的是 12 heads attention,其query,key,value是64维度。12*64 = 768,这正好和 in_features, out_features 和 embedding size维度想对应。
输入的词向量是seq_len * hidden_size,句子共seq_len个Token,将每个Token都转换成词向量,送入BERT模型。经过BERT模型后,得到的输出仍然是seq_len * hidden_size维度。输出仍然是seq_len的长度,其中输出的i个位置(0 <i<seq_len)的词向量,表示经过了拟合后的第i个Token的语义表示。后续可以用输出中每个位置的...
cuda.is_available() else 'cpu') # # 定义一些参数,模型选择了最基础的bert中文模型 batch_size = 2 epoches = 100 model = "bert-base-chinese" hidden_size = 768 n_class = 2 maxlen = 8 encode_layer=12 filter_sizes = [2, 2, 2] num_filters = 3 # data,构造一些训练数据 sentences =...