last hidden state shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层的隐藏状态 pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token (cls) 的最后一层的隐藏状态,它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的,这个输出不是对输入的语义内容的一个很好的总结...
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...
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: 直接使用pooler_output; 使用last_hidden_state进行average...
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...
总的来说，获取BERT的预训练输出涉及理解last_hidden_state和pooler_output的各自作用。last_hidden_state提供了句子中每个词的丰富表示，而pooler_output则通过聚合这一信息，生成了句子的整体表示。通过调用transformers库的相关方法，开发者能够轻松获取这两个关键输出，为后续任务提供所需的语义信息。
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 ...
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。
BERT模型的输出包含两个主要部分:last_hidden_state和pooler_output。前者可以用于序列分类任务,后者通常用于问答系统等任务。 下游任务适配: 根据你的下游任务(如文本分类、情感分析、命名实体识别等),调整模型的输出部分,并添加相应的损失函数和优化器进行微调。
输入的词向量是seq_len * hidden_size,句子共seq_len个Token,将每个Token都转换成词向量,送入BERT模型。经过BERT模型后,得到的输出仍然是seq_len * hidden_size维度。输出仍然是seq_len的长度,其中输出的i个位置(0 <i<seq_len)的词向量,表示经过了拟合后的第i个Token的语义表示。后续可以用输出中每个位置的...