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, ...
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...
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: 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...
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: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...
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] hidden_states:这是可选项,当output_hidden_states = True...
1. last_hidden_state torch.FloatTensor类型的,最后一个隐藏层的序列的输出。大小是(batch_size, sequence_length, hidden_size) sequence_length是我们截取的句子的长度,hidden_size是768。 2.pooler_output torch.FloatTensor类型的,[CLS]的这个token的输出,输出的大小是(batch_size, hidden_size)。
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') ...
运行此步骤后,last_hidden_states保存DistilBERT的输出。它是一个具有多维度的元组: 对于句子分类问题,我们仅对[CLS]标记的BERT输出感兴趣,因此我们只选择该三维数据集的一个切片作为后续分类模型的特征输入。代码与解释如下图所示 代码语言:javascript 复制 ...