根据Hugging Face的官方文档,BERT本身的输出的有四个。 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...
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 __...
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...
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...
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...
本篇文章很短,目的就是分享一个小知识点。 测试 这部分代码设计很简单。 首先是设定max_length=128,text选择hello world,这样会被填充很多pad。 然后我们检查BERT输出的结果,譬如比较20和109处的词编码。 能够看到是两者的词编码是相同的(但并不是全为0,没有放在图中展示),也就回答了之前的问题。
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 ...
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 代码运行次数:0 ...
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')num_labels = 2 ...
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)。