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...
self.word_embeddings = Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size) self.position_embeddings = Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) self.token_type_embeddings = Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) BERT 能够处理对输入句子对的分类任务。这类任务就像判断两...
1.配置类(BertConfig) 这段代码定义了BERT模型的一些默认参数和4个文件处理函数。 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 l...
def __init__(self, config):super(BertForCustomTask, self).__init__()# 加载预训练的BERT模型 self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', config=config)# 添加自定义的任务特定层 self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids...
embedding=nn.Embedding(max_position_embeddings,hidden_size)defforward(self,position_ids):""":param ...
get_next_sentence_output函数用于计算「任务#2」的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 pooled_output 输出([batch_size, hidden_size]),因为该任务属于二分类问题,所以只需要每个序列的第一个 token【CLS】即可。 代码语言:javascript 复制 defget_next_sentence_output(bert_config,input_tensor,labels):"...
首先我们简单地假设我们有一个token,我们假设我们的字典大小(vocabulary_size) = 5, 对应的的token_id 是2,这个token所在的位置是第0个位置,我们最大的位置长度为max_position_size = 6,以及我们可以有两种segment,这个token是属于segment = 0的情况。
self).__init__()5self.embedding=nn.Embedding(max_position_embeddings,hidden_size)67defforward(...
self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden di...
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', config=config) # 添加自定义的任务特定层 self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels) def forward(self, input_ids, attention_mask): # BERT的前向传播 ...