1. 将文本通过tokenizer转换成input_id、attention_mask等 2. 将input_id、attention_mask放入我们的bert模型中获得output 3. 将上面的output通过web端来返回给接口调用方 小结 rust推理部分详解 tch-rs包介绍 jit module 使用python对模型 加载导出等 1. 加载一个预训练模型bert 2. sentence2vector模型 3. 把上...
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...
对input_Feature做初始化:构建 input_Feature并把结果返回给BERT。通过一个for 循环,遍历每一个样本,再对构造出来一些处理,把input_id、input_mask和segment_id均转换成为int类型,方便后续tf-record的制作。之所以要做数据类型的转换,是因为tensorflow 官方API要求这么做,tensorflow对tf-record的格式做了硬性的规定,用...
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...
input_ids:经过 tokenizer 分词后的 subword 对应的下标列表; attention_mask:在 self-attention 过程中,这一块 mask 用于标记 subword 所处句子和 padding 的区别,将 padding 部分填充为 0; Bert 模型输出 该模型的输出也是有多个,但是只有一个是用于文本分类的 ...
def forward(self, input_ids, token_type_ids, attention_mask, output_all_encoded_layers=False): # input_ids: 一连串token在vocab中对应的id # token_type_id: 就是token对应的句子id,值为0或1(0表示对应的token属于第一句,1表示属于第二句) # attention_mask:各元素的值为0或1,避免在padding的toke...
label_id:1 这里详细说下我们真正给模型输入的特征是什么。 input_ids代表词向量编码。NLP任务中我们会将文本转化成词向量的表征形式提供给模型。通过BERT源码中的tokenizer将句子拆分成字,并且将字映射成id。比如上面例子中第一句话有14个字,第二句话也有14个字,再加上一个开始标志和两个分隔符,一种有31个字。
self.input_mask=input_mask self.segment_ids=segment_ids self.label_id=label_idclassDataProcessor(object):"""Base class for data converters for sequence classification data sets."""defget_train_examples(self,data_dir):"""Gets a collection of `InputExample`s for the train set."""raiseNotIm...
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id] #生成与输入序列等长的位置编码 position_ids = list(range(len(input_ids))) #创建用于标识文本类型的类型编码,对于单句文本,通常使用0 segment_ids = [0] * len(input_ids) 通过上述步骤,我们成功将原始文本转换为Ber...
1. 第一行是 input_ids,它是每个 token 的 id 表示。实际上可以将这些输入 id 解码为实际的 token,如下所示: example_text = tokenizer.decode(bert_input.input_ids[0])print(example_text) '[CLS] I will watch Memento tonight [SEP] [PAD] [PAD]' 由上述结果所示,BertTokenizer负责输入文本的所有必...