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,并将其作为分类层的...
python 拥抱面Transformer型号：KeyError：BERT模型训练开始时的“input_ids”消息虽然tokenizer是通过DataColl...
AI代码解释 text='让我们来看一下bert的输出都有哪些'input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode(text)]).long()outputs=bertModel(input_ids)print(len(outputs))print(outputs.keys())print(outputs['last_hidden_state'].shape)print(outputs['pooler_output'].shape)print(len(outputs['hidden_states']))p...
inputs 结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102], <br>'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, ...
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 return ...
input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds, output_attentions=output_attentions, output_hidden_states=output_hidden_states, return_dict=return_dict, ...
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 ...
input_ids = tokenizer(texts, return_tensors='pt')['input_ids'] attention_mask = input_ids.ne(0) labels = torch.tensor([1, 0]) # 假设第一句是正面评价,第二句是负面评价 # 创建数据加载器 dataset = TensorDataset(input_ids, attention_mask, labels) sampler = RandomSampler(dataset) dataloade...
bert(input_ids= input_id, attention_mask=mask,return_dict=False) dropout_output = self.dropout(pooled_output) linear_output = self.linear(dropout_output) final_layer = self.relu(linear_output) return final_layer #从上面的代码可以看出,BERT Classifier 模型输出了两个变量: #1. 在上面的代码中...
这时候可能会导致我们的训练样本的总长度len(input_ids)大于或者小于我们的需要的训练样本长度max_seq_length。 如果len(input_ids) > max_seq_length, 具体的做法是分别删除比较长的一个句子中的头(50%)或尾(50%)的token 代码语言:txt AI代码解释