例如hidden_states[0]就代表嵌入层的输出,hidden_states[12]就是最后一层的输出,即last_hidden_state attentions:这是可选项,当output_attentions = True时会输出。它是一个12个torch.FloatTensor元组,包含了每一层注意力权重,即经过自注意力操作中经过Softmax之后得到的矩阵。每一个张量的shape均为[batch_size, ...
通过OpenAI的transformer的预训练和一些微调后,我们就可以将训练好的模型,用于其他下游NLP任务啦。(比如训练一个语言模型,然后拿他的hidden state来做分类。),下面就介绍一下这个骚操作。(还是如上面例子:分为垃圾邮件和非垃圾邮件) OpenAI论文概述了许多Transformer使用迁移学习来处理不同类型NLP任务的例子。如下图例子...
# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作，如分类、命名实体识别等 logits = self.task_specific_layer(last_hidden_state[:, 0, :]) # 取CLS特征作为整个序列的表示 return logits # 设置Bert配置 config = BertConfig.from_pretrained('bert-...
hidden_states:每层输出的模型隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。12*(batch_size, sequence_length, hidden_size) 根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和hidden_states,这两个不同的区别就是 last_hidden_state 是最后一层的输出,而hidden_states 是每一层的输出。因此对于 ...
下面的output[0]是 last_hidden_state(我第一次见这种写法)。那么它的shape应该是[batch , max_length , 768]。对输出经过一词 dropout 后,送入线性模型,那么输出logits是[batch ,max_length , classes]。 labels 的shape 是[batch ,max_length]看样子应该是每个字符所对应的类别id。接下来定义了一个 Cross...
在_gen_next_token()实现了1次hidden_states的计算,其中上文讲到的K、V的复用和更新也在这里 k、v在每个block中不同,所以初始状态有 k_v_past = [None for _ in self.gpt.blocks] 在k_v_past[block_i]中包括k和v的值,每个k或v的值是一个[bsz, n_head, seq_len, n_embd/n_head]的向量,并且...
首先我们利用RNN结构得到encoder中的hidden state(ℎ1,ℎ2,…,ℎ�)(图1所示) 由图2所示,设当前decoder的hidden state是ℎ�−1′,我们可以计算每一个encoder中的hidden statℎ�−1与当前hidden state的关联性:���=�(ℎ�−1′,ℎ�),写成相应的向量形式即为��→=...
last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作,如分类、命名实体识别等 logits = self.task_specific_layer(last_hidden_state[:, 0, :]) # 取CLS特征作为整个序列的表示 return logits # 设置Bert配置 config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased') ...
last_hidden_state:输出序列每个位置的语义向量,形状为:(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 pooler_output:[CLS]符号对应的语义向量,经过了全连接层和tanh激活;该向量可用于下游分类任务。 下游任务 BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己...
在encode阶段,第一个节点输入一个词,之后的节点输入的是下一个词与前一个节点的hidden state,最终encoder会输出一个context,这个context又作为decoder的输入,每经过一个decoder的节点就输出一个翻译后的词,并把decoder的hidden state作为下一层的输入。该模型对于短文本的翻译来说效果很好,但是其也存在一定的缺点,如果...