self.all_encoder_layers[-1]自然是transformer最后一个encoder输出的结果,即sequence_output,维度[batch_size, seq_length, hidden_size],因为每个token都有表示,负责msked词预测的任务;在fintune中,token级别的任务则与其相关,如ner任务;
主要用到的BERT有两类：一是BERT 12-layers(BERT-Base) ，二是BERT 24-layers(BERT-Large),比前者更深，有1024个hidden layer,16个Multi-Head Attention Mechanism。 这张表格显示Transformer在Hidden Unit、Attention Heads、Feedforward Filter方面的尺寸与BERT-Large都是一样的。Max Sequence Length方面，BERT-Larg...
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 layer) hidden_act:隐藏层激活函数 hidden_dropout_prob:隐层dropout率 attention_probs_dropout_prob:注意力部分的dropout max_position_embedding...
全连接层添加：layers:1-3,hidden_size:64,128 04 Bert模型本身的优点和缺点 优点：Bert的基础建立在transformer之上，拥有强大的语言表征能力和特征提取能力。在11项 NLP基准测试任务中达到了state of the art。同时再次证明了双向语言模型的能力更加强大。缺点：1)可复现性差，基本没法做，只能拿来主义直接用!2)...
hidden_dropout_prob: float. Dropout probability for the hidden layers. attention_probs_dropout_prob: float. Dropout probability of the attention probabilities. initializer_range: float. Range of the initializer (stddev of truncated normal).
Number of layers: 12 Number of batches: 1 Number of tokens: 22 Number of hidden units: 768 让我们快速查看一下给定层和token的值范围。 你将发现,所有层和token的范围都非常相似,大多数值位于[- 2,2]之间,少量值位于-10左右。 # For the 5th token in our sentence, select its feature values fro...
BertEncoder通过ModuleList和num_hidden_layers循环定义了一个有num_hidden_layers个BertLayer层的网络self.layer,也即self.layer为BERT的网络结构,在forward中通过对layer进行枚举循环,将数据从头到尾传播,最终进行得到输出。 BertLayer BertLayer是整个网络定义的核心,在BertLayer中终于调用了BertAttention、BertIntermediate...
ALBERT架构的主干与BERT相似,因为它使用具有GELU非线性的Transformer encoder。将词汇embedding size表示为E,将encoder layers层数表示为L,将hidden size表示为H,将feed forward/filter size设置为4H,多头注意力的数量设置为H / 64。 让BERT模型变大(scale up)的方法一般有两种:变深(增加模型的层数)、变宽 (增加隐...
print ("Number of batches:", len(encoded_layers[layer_i])) batch_i = 0 print ("Number of tokens:", len(encoded_layers[layer_i][batch_i])) token_i = 0 print ("Number of hidden units:", len(encoded_layers[layer_i][batch_i][token_i])) ...
hidden_layer = layers.Dense(64, activation="relu")(pooled_output) outputs = layers.Dense(1, activation="sigmoid")(hidden_layer) classifer_model = keras.Model(inputs, outputs, name="classification") optimizer = keras.optimizers.Adam() ...