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...
对于文本分类,其最主要的有两个参数:input_ids,attention_mask 图2 bert 模型输入 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...
# 创建输入数据 input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask)print(...
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 0, 0], [4, 5, 6, 7, 8]]) # 输入序列的token id attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]]) # 输入序列的attention mask # 进行前向传播 logits = model(input_ids, attention_mask) print(logits.size()) ...
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...
BERT的Transformer Encoder的Self-Attention结构能较好地建模上下文,而且在经过在语料上预训练后,能获取到输入文本较优质的语义表征。 BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去...
接下来通过tokenizer.encode_plus编码文本,得到input_ids与attention_mask。最后把这些数据都存到数组contents中。 [3] 数据集加载器 在第二节中,只是把显式的文本数据,转化成了数字化的Tensor格式。如何控制一个batch中有多少文本?如何控制数据的随机性等等? 这就需要数据集加载器。 class Dataset...
def forward(self, input_ids,attention_mask): bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) bert_cls_hidden_state = bert_output[0][:,0,:] #提取[CLS]对应的隐藏状态 linear_output = self.dense(bert_cls_hidden_state) ...
for batch in train_loader: # 正向传播 optim.zero_grad() input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['labels'].to(device) outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels) loss = outputs[0] tota...
token_type_ids,#token的类型,可能会有一些type类型 下面是主要的模型流程: 1.上面三个的shape都是 [batch_size, seq_length] 2.创建embedding_table(embedding_lookup)以及加上position_embedding和token_type_embedding(embedding_postprocessor) 3.创建attention mask :attention_mask [batch_size, seq_length, ...