如下图所示,modeling.py定义了BERT模型的主体结构,即从input_ids(句子中词语id组成的tensor)到sequence_output(句子中每个词语的向量表示)以及pooled_output(句子的向量表示)的计算过程,是其它所有后续的任务的基础。如文本分类任务就是得到输入的input_ids后,用BertModel得到句子的向量表示,并将其作为分类层的...
AI代码解释 text='让我们来看一下bert的输出都有哪些'input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode(text)]).long()outputs=bertModel(input_ids)print(len(outputs))print(outputs.keys())print(outputs['last_hidden_state'].shape)print(outputs['pooler_output'].shape)print(len(outputs['hidden_states']))p...
inputs 结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102], <br>'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, ...
self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask):# BERT的前向传播 outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 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...
分词器返回一个字典,其中包含三个键值对,其中包含input_ids,即与特定单词相关的标记;token_type_ids,这是一个整数列表,用于区分输入的不同段或部分;和 attention_mask,指示要处理的令牌。 将这些值转换为张量 train_ids = torch.tensor(train_tokens['input_ids']) ...
输入一句话,经过电影评论句子分类器,输出积极或消极的结果。 这个模型实际上是两个模型组成的。 DistilBERT负责处理句子,提取信息,然后传递给下一个模型,这是🤗“抱抱脸公司”(HuggingFace)做的一个开源BERT版本,比较轻量级而且运行快,性能和...
input_ids = tokenizer(texts, return_tensors='pt')['input_ids'] attention_mask = input_ids.ne(0) labels = torch.tensor([1, 0]) # 假设第一句是正面评价,第二句是负面评价 # 创建数据加载器 dataset = TensorDataset(input_ids, attention_mask, labels) sampler = RandomSampler(dataset) dataloade...
outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) # 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 ...
得到的一个Pythondict。其中,input_ids最容易理解,它表示的是句子中的每个Token在词表中的索引数字。词表(Vocabulary)是一个Token到索引数字的映射。可以使用decode()方法,将索引数字转换为Token。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>tokenizer.decode(encoded_input["input_ids"])'[CLS] 我...
如果len(input_ids) < max_seq_length, 采用的做法是补0。 代码语言:txt AI代码解释 ```Python 代码语言:txt AI代码解释 while len(input_ids) < max_seq_length: 代码语言:txt AI代码解释 input_ids.append(0) 代码语言:txt AI代码解释 input_mask.append(0) ...