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...
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...
def forward(self, x):input_ids, attention_mask, token_type_ids = x[0], x[1], x[2] # shape [batch_size, max_len] hidden_out = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, output_hidden_states=False) out = hidden_out.last_hidden_state.unsq...
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...
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...
attention_mask=tf.convert_to_tensor(attention_mask) attention_mask= tf.reshape(attention_mask, [1, -1]) 在这些步骤后,我们下一步即可将它们输入到预训练的模型中,得到embedding: output = model(token_ids, attention_mask =attention_mask)print(output[0].shape, output[1].shape) ...
model_input_names) # ['input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask'] 以这三个为字典keys送给前向的一个过程 sample_text = 'time flies like an arrow' # add_special_tokens=False不显示[CLS][SEP] model_inputs = tokenizer(sample_text...
self.dropout=nn.Dropout(0.5)defforward(self,X):input_ids,attention_mask,token_type_ids=X[0],X[1],X[2]outputs=self.bert(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids)# 返回一个output字典 # 用最后一层cls向量做分类 ...
tensor(token["token_type_ids"]).to(DEVICE), torch.tensor( token["attention_mask"]).to(DEVICE), torch.tensor(target).to(DEVICE) def random_mask(token_ids, label=None): rand = np.random.random(len(token_ids)) # TODO input_ids 带有[MASK]的输入 # TODO target 原始输入,并且把padding...