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
要在BERT预训练模型的基础上叠加CNN模型用于分类,可以考虑使用模型的输出last_hidden_state和pooler_output作为卷积层的输入具有不同的特点和适用性: last_hidden_state:last_hidden_state是BERT模型最后一个隐藏层的输出,它是一个形状为[batch_size, sequence_length, hidden_size]的张量。在使用last_hidden_state作为...
不可随意改变, 否则结果与预期不符 output_names=['last_hidden_state', 'pooler_output'], # 需要注意顺序, 否则在推理阶段可能用错output_names do_constant_folding=True, dynamic_axes={"input_ids": {0: "batch_size", 1: "length"}, "token_type_ids": {0: "batch_size", 1: "length"}, ...
last_hidden_state:模型最后一层输出的隐藏状态序列。(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...
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: ...
Show hidden characters Original file line numberDiff line numberDiff line change Expand Up @@ -47,7 +47,7 @@ def get_language_model(num_tokentypes, add_pooler, encoder_attn_mask_type, init_method=None, scaled_init_method=None, add_decoder=False, decoder_attn_mask_type=AttnMaskType....
("../dataset/bert-base-uncased",output_hidden_states=True)# output_hidden_states=True此时才输出最后的隐藏状态# BertTokenizer subword(子词),wordpiece(单词分片) 如何处理海量数字等长尾单词,通过subword或者wordpiece将句子拆分然后映射到vocab keys1="albums sold 123,456,789,000 copies"s2="technically ...
Show hidden characters Original file line numberDiff line numberDiff line change Expand Up @@ -47,7 +47,7 @@ def get_language_model(num_tokentypes, add_pooler, encoder_attn_mask_type, init_method=None, scaled_init_method=None, add_decoder=False, decoder_attn_mask_type=AttnMaskType.ca...
bert_output = self.model(input_ids=features,attention_mask=attention_mask,head_mask=head_mask) # bert_output[0]表示的是bert_output.last_hidden_state,它是序列上所有token的输出,维度是(bs, seq-len, dim) sequence_output = bert_output[0] # (bs, seq_len, dim) ...
人工智能目前的发展阶段,可用一句话概括,有多少人工就有多少智能。所以,在前期数据准备中,根据可能提问的问题和答案整理成知识库,问答机器人将根据候选知识库进行回答。 二、模型架构 因为我们知识库的规模很小,问题可能只有十几条至几十条。那么,只需要一个fine-tune的语言模型产出上下文向量并逐条与知识库中的问题...