hidden_size 这个参数一眼看上去不容易理解,默认值是768,从768比较容易看得出来,它其实是指词嵌入的向量维度,也就是说用一个维度为768的向量来表示每个词汇,比如表示一个单词、一个汉字、一个词组 num_hidden_layers 这个是指使用transformer架构的时候,encoder的层数,其实变量名称和真实含义差的有点多,还不如改名...
embedding_lookup负责将句子id序列转成embedding,即self.embedding_output,维度[batch_size, seq_length, hidden_size], embedding_table则是词表的embedding表格; defembedding_lookup(input_ids,vocab_size,embedding_size=128,initializer_range=0.02,word_embedding_name="word_embeddings",use_one_hot_embeddings=Fals...
hidden_dropout_prob=0.1, attention_probs_dropout_prob=0.1, initializer_range=0.02, do_return_all_layers=False) 功能:实现Transformer模型 参数: input_tensor:[batch_size, seq_length, hidden_size] attention_mask=None:[batch_size, seq_length, seq_length] hidden_size=768:Transformer隐藏层大小 num_...
我们首先需要将文本中每个Token都转换成一维词向量。假如词向量的维度为hidden_size,句子的Token长度为seq_len,或者说句子共包含seq_len个Token,那么上图中,输入就是seq_len * hidden_size。再加上batch_size,那么输入就是batch_size * seq_len * hidden_size。上图只展示了一个样本,未体现出batch_size,或者可...
BERT模型最后一层的输出。由于输入有7个tokens,所以对应有7个token的Embedding。其对应的维度为(batch_size, sequence_length, hidden_size) 输出层中第1个token(这里也就是对应 的[CLS])的Embedding,并且已被一个线性层 + Tanh激活层处理。线性层的权重由NSP作业预训练中得到。其对应的维度为(batch_size, hidde...
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。
get_sequence_output表示BERT最终的输出结果,shape为[batch_size,seq_length,hidden_size]。可以直观理解为对每条语料的最终表示,适用于seq2seq问题。 BERT 的全称是基于 Transformer 的双向编码器表征,其中「双向」表示模型在处理某一个词时,它能同时利用前面的词和后面的词两部分信息。这种「双向」的来源在于 BERT...
为便于理解,本文的图解中不考虑batch_size这个维度,实际模型训练时,batch_size通常大于1。 词向量经过BERT模型一系列复杂的转换后,模型最后仍然以词向量的形式输出,用以对文本进行语义表示。输入的词向量是seq_len * hidden_size,句子共seq_len个Token,将每...
Bert 模型的输出是有不同的情况;TextCNN模型的输入是一个四维的,[bacth_size, 1, max_len, bedding]。 Bert 模型输出 图1 bert 模型输出 前三个输出: 图2 bert 模型前三个输出解释 last_hidden_state:模型最后一层输出的隐藏状态序列。(batch_size, sequence_length, hidden_size) ...
# [batch_size, seq_length, hidden_size] output_layer = model.get_sequence_output() 简单分类任务 针对简单的分类任务,在获取bert最后一层sentence-level级别的输出后,只需要在后面加一层全连接层即可。然后计算loss,具体可参考bert官方提供的run_classifier.py: ...