BertSelfAttention是通过extended_attention_mask/attention_mask和embedding_output/hidden_states计算得到context_layer,这个context_layer的shape为[batch_size, bert_seq_length, all_head_size = num_attention_heads*attention_head_size],它就是batch_size个句子每个token的词向量,这个词向量是综合了上下文得到的,注...
importcopy self.bertModel=AutoModel.from_pretrained(args.zh_bert_file_path).to(args.device)self.custom_bert_layer=nn.ModuleList([copy.deepcopy(layer)forlayerinself.bertModel.encoder.layer[-4:]]) 如上,custom_bert_layer中就保存了最后4层layer,以方便实用。 但是,当我把-5层的输出取出来,放到cus...
self.LayerNorm=nn.LayerNorm(config.hidden_size,eps=config.layer_norm_eps) 可以看到,无论是火炬自带还是捧着脸复现的 transformer encoder 或者叫 bert layer,里面用的都是 torch 自己的 nn.LayerNorm,并且参数都是对应为 768 的 hidden dimension(变形金刚把它叫做 d_model,波特把它叫做 hidden_size)。 那...
而LayerNorm是对一个batch里的所有样本自行norm，不存在这个问题。2. batchnorm的话每个feature的参与计算...
有关Batch norm 和 Layer norm 的比较可以算上是算法领域的八股文了,为什么 BERT 不用 batch norm 而用 layer norm 的问题都被问烂了,知乎上随便一搜都有很多人讲解 BN 和 LN 的区别。通常来说大家都会给这张图: ▲ BN vs LN 大家会说,针...
问使用HuggingFace库在Pytorch中训练n%的最后一层BERT (训练12个中的最后5个BERTLAYER )EN1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11...
BERT模型使用及一个问题:NotFoundError: Key bert_1/embeddings/LayerNorm/beta not found in…BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练模型,广泛应用于自然语言处理任务。然而,在使用BERT模型时,可能会遇到一个常见问题:”NotFoundError: Key bert_1/embeddings/Layer...
去掉BERT中不必要的部分,剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。还有一些方法也通过在训练期间采用正则化的方式来提升剪枝能力(layer dropout)。 BERT模型包括输入层(嵌入层),self-attention层,feed-forward等,针对BERT系列模型的结构,可采取的剪枝策略如下: ...
12 x bertlayer((attention): bertattention((self): bertselfattention((query): linear(in_features=768, out_features=768, bias=true)(key): linear(in_features=768, out_features=768, bias=true)(value): linear(in_features=768, out_features=768, bias=true)(dropout): dropout(p=0.1, inplace...
Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 下载BERT Uncased,然后解压缩: wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip && unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip 一旦将所有文件解压缩到一个文件夹中,就可以启动...