outputs = model(**inputs) 从输出中获取hidden_states: 代码语言:txt 复制 hidden_states = outputs.hidden_states hidden_states是一个包含多个隐藏状态的列表,其中每个隐藏状态对应输入文本的不同层级。可以根据需要选择特定的隐藏状态进行进一步处理或分析。 BertForSequenceClassification模型的优势在于其能够对输入文本...
接收 参数 :hidden_states(由BertLayer输出), mask,head_mask' 输出:(context_layer语义向量,attention_prob概率) 方法过程:selfattention方法,不多说 BertSelfOutput forword 函数 接收 参数 :hidden_states(由BertSelfAttention输出), input_tensor(就是BertAttention的input_tensor,也就是BertSelfAttention的输入) 输...
seq_length = hidden_states.size()[1] position_ids_l = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=hidden_states.device).view(-1, 1) position_ids_r = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=hidden_states.device).view(1, -1) distance = position_ids_l - position_ids...
input_ids = torch.tensor(np.array(padded))with torch.no_grad(): last_hidden_states = model(input_ids) 运行此步骤后,last_hidden_states保存DistilBERT的输出。它是一个具有多维度的元组(示例个数,序列中的最大符号的个数,DistilBERT模型中的隐藏单元数)。在我们的例子中是2000(因为我们自行限制为2000个...
(3)hidden_states:这是输出的一个可选项,如果输出,需要指定 config.output_hidden_states=True,它也是一个元组,它的第一个元素是 embedding,其余元素是各层的输出,每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 (4)attentions:这也是输出的一个可选项,如果输出,需要指定 config.output_attentions...
hidden_states:形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]的张量,表示输入的隐藏状态。 attention_mask:形状为[batch_size, seq_len, seq_len]的张量,表示注意力掩码,用于屏蔽无效的位置。 在方法的实现中,首先对输入的隐藏状态进行线性变换,得到mixed_query_layer、mixed_key_layer和mixed_value_layer。这些线性...
# Predict hidden states featuresforeach layerwithtorch.no_grad():encoded_layers,_=model(tokens_tensor,segments_tensors) 输出 这个模型的全部隐藏状态存储在对象“encoded_layers”中,有点令人眼花缭乱。这个对象有四个维度,顺序如下: 层数(12层)
last_hidden_states = model(input_ids) 这一步完成后,会将 DistilBERT 的输出赋给「last_hidden_states」。这是一个维度为(句子数,序列中的最大词数,DistilBERT 模型中的隐藏层数)的元组。在本例中,这个维度就是(2000,66,768),因为我们有 2000 个句子,2000 个句子中最长的序列长度为 66,DistilBERT 模型...
假设编码器的 hidden states 分别为 。在解码器的第一个时间步,解码器的 hidden state 为,我们通过点乘得到当前时间步的 attention scores: 再通过 softmax 转换成 attention distribution(是一个概率分布,和为 1): 然后用这个概率分布去和编码器的所有 hidden states 加权求和,得到 attention output: ...
last_hidden_states = model(input_ids) 这一步完成后,会将 DistilBERT 的输出赋给「last_hidden_states」。这是一个维度为(句子数,序列中的最大词数,DistilBERT 模型中的隐藏层数)的元组。在本例中,这个维度就是(2000,66,768),因为我们有 2000 个句子,2000 个句子中最长的序列长度为 66,DistilBERT 模型...