九、最终的Linear和 Softmax 层 Decoder的最后一个部分是过一个linear layer将decoder的输出扩展到与vocabulary size一样的维度上。经过softmax 后,选择概率最高的一个word作为预测结果。假设我们有一个已经训练好的网络,在做预测时,步骤如下: 给decoder 输入 encoder 对整个句子 embedding 的结果 和一个特殊的开始...
图17 这个模型是bert 14 分类任务,因此最后 连接了一个 Linear 层,输入768 维度,输出14维度。
Linear和softmax Decoder最终输出的结果是一个浮点型数据的向量,我们要如何把这个向量转为一个单词呢?这个就是Linear和softmax要做的事情了。 Linear层是一个全连接的神经网络,输出神经元个数一般等于我们的词汇表大小。Decoder输出的结果会输入到Linear层,然后再用softmax进行转换,得到的是词汇表大小的向量,向量的每...
self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask):# BERT的前向传播 outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作...
(5) ]) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_class) def forward(self, input_ids, input_mask, segment_ids): last_hidden_states, pool, all_hidden_states = self.bert(input_ids, token_type_ids=segment_ids, attention_mask=input_mask) batch_size = input_ids.shape[0] ht_cls = torch....
在这段代码中,BertForSequenceClassification在BertModel基础上,增加了nn.Dropout和nn.Linear层,在预测时,将BertModel的输出放入nn.Linear
self.head_dim=embed_size// headsassert(self.head_dim*heads==embed_size),"Embedding size needs to be divisible by heads"self.values=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.keys=nn.Linear(self.head_dim,self.head_dim,bias=False)self.queries=nn.Linear(self.head_dim,self.head...
Linear 层的权重定义中,是按照 (out_features, in_features) 顺序来的,实际计算会先将 weight转置在乘以输入矩阵。所以 FC层 对应的 Linear 权重维度也是 (v,d),可以直接共享。 7、BERT非线性的来源在哪里? 前馈层的gelu激活函数和self-attention,self-attention是非线性的,感谢评论区指出。
主模型由三部分构成:嵌入层、编码器、池化层。 如图: 其中 输入:一个个小批(mini-batch),小批里是batch_size个序列(句子或句子对),每个序列由若干个离散编码向量组成。 嵌入层:将输入的序列转换成连续分布式表示(distributed representation),即词嵌入(word embedding)或词向量(word vector)。
(src) # 图中的Feed Forward结构 src = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(src))) # Feed Forward结构上面的add & LN层 src = residual + self.dropout2(src) if not self.normalize_before: src = self.norm2(src) return src if cache is None else (src, incremental_cache...