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 __...
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...
(batch_size, sequence_length, hidden_size) 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hi...
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。
attention_hidden_states= hidden_states[1:] the returns of the BERT model are(last_hidden_state, pooler_output, hidden_states[optional], attentions[optional]) output[0]is therefore the last hidden state andoutput[1]is the pooler output.
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...
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]
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...
token_type_ids=sequence_token_type_ids).last_hidden_state # [batch_size, embed_dim] label_outputs = self.bert(input_ids=label_input_ids, attention_mask=label_attention_mask, token_type_ids=label_token_type_ids).pooler_output label_outputs = label_outputs.unsqueeze(1) ...