batch_data = BatchData(texts_numfree, err_positions, self.tokenizer, self.max_seq_length) input_ids, input_mask, segment_ids, masked_lm_positions = batch_data.data ... return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESS 预处理单元对通过do_correct_filter函数对OCR结果进行判断,只对大于3个字的中...
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_class) def forward(self, input_ids, input_mask, segment_ids): last_hidden_states, pool, all_hidden_states = self.bert(input_ids, token_type_ids=segment_ids, attention_mask=input_mask) batch_size = input_ids.shape[0] ht_cls = torch.cat(all_hi...
InputFeatures类,定义了输入到estimator的model_fn中的feature,包括input_ids,input_mask,segment_ids(即0或1,表明词语属于第一个句子还是第二个句子,在BertModel中被看作token_type_id),label_id以及is_real_example。 DataProcessor类以及四个公开数据集对应的子类。一个数据集对应一个DataProcessor子类,需要继承四...
接下来正式进入Embedding层的操作,最终传到注意力层的其实是原始token_ids,token_type_ids以及positional embedding拼接起来的。 token_ids编码 首先是token_ids的操作,先来看一下embedding_lookup方法。 这是它的参数,大部分英文注释已有,需要注意的一点是input_ids的shape必须为[batch_size,max_seq_length]。 接下来...
Bert的输入是三个embedding的求和,token embedding,segment embedding和position embedding # token embedding tokens_tensor = torch.tensor([sen_code['input_ids']]) # 添加batch维度 # segment embedding segments_tensors = torch.tensor([sen_code['token_type_ids']]) # 添加batch维度 ...
输入张量形状: input_ids:1,256;input_mask:1,256;segment_ids:1,256 输入数据格式: NCHW 剩余的参数均使用默认值 3.2. 模型导入参数配置 从模板中选择: ARM-Ascend模板 模型目录: 选择训练输出目录中的om/model 输入输出模式: 预测分析模式 4. GPU/CPU推理 ...
这里是初始化一个例子。input_ids 是等会把一个一个词转换为词表的索引;segment_ids代表是前一句话(0)还是后一句话(1),因为这还未实例化,所以is_real_example为false。 此处tokenizer.tokenize是FullTokenizer的方法。 不同的任务可能含有的句子不一样,上面代码的意思就是若b不为空,那么max_length = 总长度 ...
这里的bert_config 是之前定义的bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_config_file);输入是input_ids, input_mask, segment_ids三个向量;还有两个设置is_training(False), use_one_hot_embedding(False),这样的设置还有很多,这里只列举这两个。。
input_ids = [] segment_ids = [] input_masks = [] for i, str in enumerate(sentence): input_id, segment_id, input_mask, label = convert_examples_to_features(str, 10, tokenizer, labels[i]) input_ids.append(input_id) segment_ids.append(segment_id) ...
bert模型的输入:input_ids,input_mask,segment_ids model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=is_training, input_ids=input_ids, input_mask=input_mask, token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=use_one_hot_embeddings) ...