input_id就是每个句子将汉字转成的对应编号,shape是(32, 128);input_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,input_mask作用就是区分补0和原文;token_typeids是用于分割上下句的,看过我预训练数据解读的朋友应该知道,训练数据是有两个句子的,token_typeids用...
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...
token_ids = encoded_pair['input_ids'].squeeze(0) # tensor of token ids torch.Size([max_len]) attn_masks = encoded_pair['attention_mask'].squeeze(0) # binary tensor with "0" for padded values and "1" for the other values torch.Size([max_len]) token_type_ids = encoded_pair['t...
模型有三个输入,input_ids,attention_mask,token_type_ids;input_ids表示将输入的单词经过bert_large_NER模型生成embedding,在这个过程中,设置sequence长度为512,padding为Ture,实现将input_ids补全为长度为512的向量。同时,在每一条句子对应的512个单词中,哪些是句子的实际长度就将其对应的attention_mask设置为1,paddi...
token_type_vocab_size:int. “ token_type_ids”的词汇量 token_type_embedding_name:string,token type ids的embedding table表名称 use_position_embeddings:布尔,是否添加position embeddings position_embedding_name:string,positional embedding的embedding table表名称 ...
returnself.input_ids=input_ids self.token_type_ids=token_type_ids self.attention_mask=attention_mask self.start_token_idx=start_token_idx self.end_token_idx=end_token_idx self.context_token_to_char=tokenized_context.offsetswithopen(train_path)asf:raw_train_data=json.load(f)withopen(eval_pa...
=bert.initializer )(output) model = keras.models.Model(bert.model.input, output) # 预测部分 token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(text, maxlen=maxlen) pred = model.predict([[token_ids], [segment_ids]]) 请问,bert4keras可以像pytorch一样支持input_mask/attention_mask, label_ids这些输入...
另外还有input_mask,token_type_ids和use_one_hot_embeddings,scope四个可选参数,scope参数会影响计算图中tensor的名字前缀,如不填写,则前缀为”bert”。在下文中,其余参数会在使用时进行说明。 BertModel的计算都在__init__函数中完成。计算流程如下: ...
outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids,head_mask=head_mask) 我们查看BertModel(BertPreTrainedModel)的官方文档,里面对返回值outputs的解释如下: Outputs:Tuplecomprising various elements depending on the configuration (config) and in...
首先构建输入,包括input_ids、input_mask等。其次进入 embeddings 模块,进行一系列 embedding 操作,涉及embedding_lookup()和embedding_postprocessor()两个函数。然后进入 encoder 模块,就是 transformer 模型和 attention 发挥作用的地方了,主要涉及transformer_model()函数,得到 encoder 各层输出。最后进入 pooler 模块,...