例如hidden_states[0]就代表嵌入层的输出,hidden_states[12]就是最后一层的输出,即last_hidden_state attentions:这是可选项,当output_attentions = True时会输出。它是一个12个torch.FloatTensor元组,包含了每一层注意力权重,即经过自注意力操作中经过Softmax之后得到的矩阵。每一个张量的shape均为[batch_size, ...
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...
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...
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state BertForPreTraining相当于预训练模型的基类,BERT中包含两个潜在关系,一个是token的概率分布,另外是前后子句是不是顺序关系: Masked Language Modeling(MLM) Next Sentence Prediction(NSP) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased") ...
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') ...
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...
片段递归的思路其实很早就有,不过之前的方案多是保留上一个片段的last hidden state,作为当前片段的补充信息。而Transformer-xl则是直接保留并cache了上个片段的所有hidden state,和当前片段进行拼接,梯度更新时只更新当前片段的隐藏层。 具体的Attentenion计算中如下,τ是片段,n是hidden layer,∘是向量拼接,SG是不进...
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...
这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量。 对标签进行编码时,对标签集合中的所有标签进行对应编码,每个完整的 label 得到的编码取部分作为其编码向量,并且将所有的 label 编码组成一个向量集合,最后计算每个与的点积,形式如下...
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...