源码中output是bert的输出,但是bert的输出是一个BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 对象,它是一个dataclass(我第一次听说这个词) @dataclassclassBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(ModelOutput): last_hidden_state: torch.FloatTensor =Nonepooler_output: torch.FloatTensor =Nonehidden_states:Option...
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。hidden_states包含从所有编码器层得到的所有标记的嵌入表示 class BertPooler(nn.Module): def __...
pooler_output:通常后面直接接线性层用来文本分类,不添加其他的模型或层。 hidden_states:每层输出的模型隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。12*(batch_size, sequence_length, hidden_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_hidde...
在理解如何获取BERT的预训练输出之前，我们需要明确预训练结果输出的具体构成。当使用transformers Python库时，输出结果主要包括两个部分：last_hidden_state 和 pooler_output。其中，last_hidden_state代表最终隐藏状态。在BERT模型中，这一层输出包含了所有词在句子中的表示，为后续任务提供基础输入。每一层...
last_hidden_state:最后一层的隐藏状态,维度【batch_size,max_len,embedding_size】 pooler_output:最后一层,cls的嵌入表示【batch_size,embedding_size】 hidden_states:所有层对应句子的嵌入表示,是一个元组,里面保存着num_layers个【batch_size,max_len,embedding_size】维度大小的元素 2.获得了embedding如何进一步...
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: 最后一层的特征向量,大小为[batch_size, seq_len, hidden_dim] pooler_output: 这个是huggingface的模型特有的,其实是将[CLS]这个token经过一下全连接层+Tanh激活函数,作为该句子的特征向量。 进行分类的时候,分类器使用的特征分为三种: ...
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...
本文将对比和总结BERT、ALBERT、RoBERTa和ERNIE模型的特性、改进点以及它们在语言模型预训练中的作用。BERT作为transformers的基石，其预训练过程类似完形填空，通过mask language model和next sequence prediction任务，关注上下文信息。输入包含字向量、句子向量和位置向量，输出包括last_hidden_state、pooler_output...
_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]),# 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])model.eval()withtorch.no_grad():output=model(**inputs)print(output.keys())# odict_keys(['last_hidden_...