根据Hugging Face的官方文档,BERT本身的输出的有四个。 last_hidden_state:这是模型最后一层输出的隐藏状态,shape是[batch_size, seq_len, hidden_dim],而hidden_dim = 768 pooler_output:这就是[CLS]字符对应的隐藏状态,它经过了一个线性层和Tanh激活函数进一步的处理。shape是[batch_size, hidden_dim] hidden...
last_hidden_state:输出序列每个位置的语义向量,形状为:(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 pooler_output:[CLS]符号对应的语义向量,经过了全连接层和tanh激活;该向量可用于下游分类任务。 下游任务 BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己...
last_hidden_state: torch.FloatTensor =Nonepooler_output: torch.FloatTensor =Nonehidden_states:Optional[Tuple[torch.FloatTensor]] =Nonepast_key_values:Optional[Tuple[Tuple[torch.FloatTensor]]] =Noneattentions:Optional[Tuple[torch.FloatTensor]] =Nonecross_attentions:Optional[Tuple[torch.FloatTensor]] =None...
根据上面三个可知,如果我们要加上 TextCNN 模型,可以选择last_hidden_state和hidden_states,这两个不同的区别就是 last_hidden_state 是最后一层的输出,而hidden_states 是每一层的输出。因此对于 bert 模型的输出我们就有两种选择。 模型选择1: 图3 模型结构图1 我们以最后一层的模型输出的隐藏状态作为 TextCN...
本篇文章很短,目的就是分享一个小知识点。 测试 这部分代码设计很简单。 首先是设定max_length=128,text选择hello world,这样会被填充很多pad。 然后我们检查BERT输出的结果,譬如比较20和109处的词编码。 能够看到是两者的词编码是相同的(但并不是全为0,没有放在图中展示),也就回答了之前的问题。
第一个值,last_hidden_state包含所有标记的嵌入表示,但是仅来自最后一个编码器层(encoder 12) pooler_output代表从最后的编码器层得到的[CLS]标记对应的嵌入表示,但进一步地通过一个线性和tanh激活函数(BertPooler)处理。
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 logits # 设置Bert配置 config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')num_labels = 2 ...
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 logits # 设置Bert配置 config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased') ...
可以看出,bert的输出是由四部分组成:last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。(通常用于命名实体识别)pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态,它是由线性...
BERT模型的输出为每个token对应的向量,在代码中通常包含last_hidden_state和pooler_output。 last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。 pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的...