从使用的api接口来看,使用模型时的输入为:input_ids,attention_mask,token_type_ids input_id就是每个句子将汉字转成的对应编号,shape(32, 128)指batch为32,序列长度为128;attention_mask就是与汉字一一对应的标志,shape也是(32, 128),因为有些句子没有128个字,会在最后补0,attention_mask作用就是区分补0和原...
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask)print(logits.size())...
1代表需要参与attention的token,而0表示补长的部分。 代码实例 text=['今天天气很好','我觉得很不错这款B48发动机很不错']fortxtintext:encoding_result=tokenizer.encode_plus(txt,max_length=10,padding='max_length',truncation=True)print(encoding_result)[{'input_ids':[101,791,1921,1921,3698,2523,196...
input_ids:每个token在词典中的index。例如此处[CLS]和[SEP]token分别对应的是101和102,而补长的token则是0。 token_type_ids:上文提到的用于查找segment embedding的id,即用于区分两个句子的编码。 attention_mask: 指定对于哪些token进行attention操作。例如此处第一个句子最后补长的部分则不进行attention操作。 除...
BERT的Transformer Encoder的Self-Attention结构能较好地建模上下文,而且在经过在语料上预训练后,能获取到输入文本较优质的语义表征。 BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去...
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 ...
现在,我们将token_ids以及attention_mask作为BERT模型的输入,然后获取每个标记的相应嵌入表示。 下图显示我们如何使用预训练的BERT模型来获得嵌入表示的。为了清晰起见,我们画出了标记本身而不是它的ID。一旦我们将标记作为输入喂给BERT,编码器1(Encoder 1)计算所有标记的嵌入表示然后传给下一个编码器——编码器2。编码...
def forward(self, input_ids,attention_mask): bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) bert_cls_hidden_state = bert_output[0][:,0,:] #提取[CLS]对应的隐藏状态 linear_output = self.dense(bert_cls_hidden_state) ...
(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,如分类、命名实体识别等logits=self.task_specific_layer(last_hidden_state[:,0,:])# 取CLS...
tokens['attention_mask'].append(new_tokens['attention_mask'][0]) #将张量列表重新格式化为一个张量 tokens['input_ids']=torch.stack(tokens['input_ids']) tokens['attention_mask']=torch.stack(tokens['attention_mask']) 1. 2. 3. 4. ...