self.embeddings = BertEmbeddings(config) self.encoder = BertEncoder(config) self.pooler =BertPooler(config) if add_pooling_layer else None self.init_weights() def get_input_embeddings(self): return self.embeddings.word_embeddings def set_input_embeddings(self, value): self.embeddings.word_embeddi...
# 4. 如果被用作decoder,则处理encoder_attention_mask# 5. 处理head_mask,可以利用它进行多头剪枝...# 1 embedding层,包括word_embedding, position_embedding, token_type_embedding三个embedding_output=self.embeddings(input_ids=input_ids,position_ids=position_ids,token_type_ids=token_type_ids,inputs_emb...
set_input_embeddings:为 embedding 中的 word_embeddings 赋值; _prune_heads:提供了将注意力头剪枝的函数,输入为{layer_num: list of heads to prune in this layer}的字典,可以将指定层的某些注意力头剪枝。 2.1 BertEmbeddings 输出结果:通过word_embeddings、token_type_embeddings、position_embeddings三个部分...
tf.range(start=past_key_values_length, limit=input_shape[1] + past_key_values_length), axis=0 ) position_embeds = tf.gather(params=self.position_embeddings, indices=position_ids) token_type_embeds = tf.gather(params=self.token_type_embeddings, indices=token_type_ids) final_embeddings = in...
():param.requires_grad=LM_FINE_TUNINGself.embedding=self.pre_train.bert.get_input_embeddings()# TODO 单独拿到embedding层self.prompt_encoder=PromptEncoder(sum(PROMPT_LEN),PRE_TRAIN_CONFIG.hidden_size)defreplace_embedding(self,prompt_embedding,raw_embedding,block_indices):# TODO 矩阵每一行进行替换...
inputs_embeds=inputs_embeds, past_key_values_length=past_key_values_length, ) encoder_outputs = self.encoder( embedding_output, # 从这儿能看到,Encoder接收的是embeddings的输出,进入Encoder之后,发现是多个BertLayer叠加, # 进入BertLayer,进入之后最重要的是BertAttention、BertIntermediate和BertOutput, ...
use_one_hot_embeddings=FLAGS.use_tpu) # If TPU is not available, this will fall back to normal Estimator on CPU # or GPU. estimator = tf.contrib.tpu.TPUEstimator( #创建TPUEstimator use_tpu=FLAGS.use_tpu, model_fn=model_fn, config=run_config, ...
Position Embeddings:位置嵌入是指将单词的位置信息编码成特征向量,位置嵌入是向模型中引入单词位置关系的至关重要的一环。具体请参考Transforms模型中对于PositionEmbeddings的详细解释。 Segment Embeddings:用于区分两个句子,例如B是否是A的下文(对话场景,问答场景等)。对于句子对,第一个句子的特征值是0,第二个句子的特...
(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)# 返回一个output字典# 取每一层encode出来的向量# outputs.pooler_output: [bs, hidden_size]hidden_states = outputs.hidden_states# 13*[bs, seq_len, hidden] 第一层是embedding层不需要cls_embeddings = hidden_...
""" encoder layer: encoding the contextual information (conv) input: seq of embeddings multi-head self attention ffn(fc) output: same shape as input contextual information (contextualized embeddings )表示上下文信息 apple: company-like or fruit-like ? keynote/phone/Jobs banana, food, fruit flies...