final_embeddings = self.dropout(inputs=final_embeddings, training=training) return final_embeddings 两个简单的问题 以bert-base-chinese为例,包含的vocab字典大小为21128,token_type为2,max_position为512,那么bert-base-chinese的向量部分参数有多少了? 生成的嵌入式向量中layernorm和dropout层有什么作用?
final_embeddings = self.dropout(inputs=final_embeddings, training=training) return final_embeddings 两个简单的问题 以bert-base-chinese为例,包含的vocab字典大小为21128,token_type为2,max_position为512,那么bert-base-chinese的向量部分参数有多少了? 生成的嵌入式向量中layernorm和dropout层有什么作用?
# seq_length为实际输入的序列长度# max_position_embeddings为BERT允许的最大序列长度,默认为512# 下面的断言保证输入序列长度不大于允许的最大序列长度assert_op=tf.assert_less_equal(seq_length,max_position_embeddings)# full_position_embeddings为具有最大序列长度的嵌入矩阵,width即为Hfull_position_embeddings=...
token_type_embedding_name="token_type_embeddings", use_position_embeddings=True, position_embedding_name="position_embeddings", initializer_range=0.02, max_position_embeddings=512, dropout_prob=0.1): """Performs various post-processing on a word embedding tensor. 对词嵌入张量进行各种处理 Args:入参...
max_position_embeddings=512, type_vocab_size=16, initializer_range=0.02):"""Constructs BertConfig. Args: vocab_size: Vocabulary size of `inputs_ids` in `BertModel`. hidden_size: Size of the encoder layers and the pooler layer. num_hidden_layers: Number of hidden layers in the Transformer...
self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings//2, config.hidden_size) 1. 区别在于第一个参数 //2 然后在 forward 函数里面 将原来的 position_embeddings 替换成 position_embeddings_test 训练的代码中,加载完模型参数后添加 ...
max_position_embeddings, truncation=True, padding=True) return token.to(DEVICE), torch.tensor(labels).to(DEVICE) label_mask_collate_fn是训练数据的处理流程,它将PROMPT拼接在原始输入的前面,并且采用random_mask进行整体全文的采样遮蔽,额外的对[MASK]位置进行遮蔽,target给到正确的token id。在计算loss的...
("../dataset/bert-base-uncased",output_attentions=True,output_hidden_states=True,return_dict=True)print(config1)# "max_position_embeddings": 512,config1.max_position_embeddings=256model=BertModel(config1).from_pretrained("../dataset/bert-base-uncased",output_attentions=True,output_hidden_states...
#初始化范围 "intermediate_size": 3072, #升维维度 "max_position_embeddings": 512,#一个大于seq_length的参数,用于生成position_embedding "num_attention_heads": 12, #每个隐藏层中的attention head数 "num_hidden_layers": 12, #隐藏层数 "type_vocab_size": 2, #segment_ids类别 [0,1] "vocab_size...
“max_position_embeddings”: 512 因此,在直接使用Google 的BERT预训练模型时,输入最多512个词(还要除掉[CLS]和[SEP]),最多两个句子合成一句。这之外的词和句子会没有对应的embedding。 当然,如果有足够的硬件资源自己重新训练BERT,可以更改 BERT config,设置更大max_position_embeddings 值去满足自己的需求。