(nn.Module): """ predicting origin token from masked input sequence n-class classification problem, n-class = vocab_size """ def __init__(self, hidden, vocab_size): """ :param hidden: output size of BERT model :param vocab_size: total vocab size """ super().__init__() # ...
对输入文本的每个单词赋予不同的权重,携带关键重要信息的单词偏向性地赋予更高的权重。抽象来说,即是:对于输入Input,有相应的向量query和key-value对,通过计算query和key关系的function,赋予每个value不同的权重,最终得到一个正确的向量输出Output。在Transformer编码器里,应用了两个Attention单元:Scaled Dot-Product Atte...
可以对一个InputExample转换为InputFeatures,里面调用了tokenizer进行一些句子清洗和预处理工作,同时截断了长度超过最大值的句子。 file_based_convert_example_to_features函数:将一批InputExample转换为InputFeatures,并写入到tfrecord文件中,相当于实现了从原始数据集文件到tfrecord文件的转换。 file_based_input_fn_builde...
这三个函数,分别对应训练、开发、测试的数据集的读取,输入参数data_dir由脚本启动时的data_dir参数获得,这三个函数需要把数据集每一行数据读为一个InputExample,所有行构成list[InputExample]。InputExample声明如下 class InputExample(object): """A single training/test example for simple sequence classification....
可以看到类似于 integer 量化，FP 量化也会加入一个 full-precision 的缩放因子 (scaling factor) 来缩放 input 到合适的区间。而缩放因子在运算矩阵乘法的时候，和低比特的矩阵乘法分开计算，所以并不会造成很大的 overhead。融入了这个 full-precision 的缩放因子之后，不同的 quantized tensor 能够被相应地 clip ...
Input2=[CLS] the man [MASK] to the store [SEP] penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP] Label2=NotNext 把每一个训练样例输入到BERT中可以相应获得两个任务对应的loss,再把这两个loss加在一起就是整体的预训练loss。(也就是两个任务同时进行训练) ...
model.train(train_inputs, train_labels) 完成模型训练后,我们可以使用测试数据对模型进行评估。以下是一个简单的示例代码: # 划分测试数据为输入和标签 test_inputs = tokenizer(test_data['text1'], test_data['text2'], padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') test_labels = test_data[...
调用from_pretrained 将从网上获取模型。当我们加载 bert-base-uncased时,我们会在日志中看到打印的模型定义。该模型是一个12层的深度神经网络! # Convert inputs to PyTorch tensors tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) segments_tensors = torch.tensor([segments_ids]) ...
训练数据的格式是(sentence, label),对每个sentence通过BertTokenizerFast做tokenize后,会直接得到input_ids, token_type_ids 以及attention_mask,它们便是需要输入到BERT的格式。最后将它们转为numpy 数组。 bert_train的维度为(25000, 3, 150),即分别对应了: ...
with tf.gfile.Open(input_file,"r") as f: reader=csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=quotechar) lines=[] forlineinreader: lines.append(line) returnlines 可以看到我们需要实现获得训练、验证、测试数据接口,以及获得标签的接口。 这里我自己用的一个类。注释比较详细,就不解释了,主要体现了只要...