整个代码文件如下: BertModel类实现了BERT模型,代码位于modeling.py模块中。 1.配置类(BertConfig) 这段代码定义了BERT模型的一些默认参数和4个文件处理函数。 参数: vocab_size:词表大小 hidden_size:隐藏层神经元数 num_hidden_
super(BertEmbeddings, self).__init__() self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size) self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) 1...
classBertConfig(object):"""Configuration class to store the configuration of a `BertModel`."""def__init__(self,vocab_size_or_config_json_file,hidden_size=768,num_hidden_layers=12,num_attention_heads=12,intermediate_size=3072,hidden_act="gelu",hidden_dropout_prob=0.1,attention_probs_dropout...
BertConfig.from_dict(args) ... # defaults for different-sized model if self.model_size == "small": self.embedding_size = 128 【4】 修改后的几项参数如下: "hidden_size": 256, "embedding_size": 128, "intermediate_size": 1024, "num_attention_heads": 4, 2. embedding 修改完 bert_con...
self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size) self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) # self.LayerNorm is not snake-cased to stick with TensorFlow model variable name and be able to load ...
self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', config=config) # 添加自定义的任务特定层 self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels) def forward(self, input_ids, attention_mask): # BERT的前向传播 ...
一、BERT原理 1、概述 背景:通过在大规模语料上预训练语言模型,可以显著提高其在NLP下游任务的表现。 动机:限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型(例如GPT),无法充分了解到单词所在的上下文结构(主要是在判别性任务上,分类、抽取等)。 Idea:
import torchimport transformersfrom transformers import AutoTokenizerfrom bertviz.transformers_neuron_view import BertModelfrom bertviz.neuron_view import showimport numpy as npprint(torch.__version__) # 1.12.1+cu113print(transformers.__version__) # 4.30
模型怎么用呢,在BertModel class中有两个函数。get_pool_output表示获取每个batch第一个词的[CLS]表示结果。BERT认为这个词包含了整条语料的信息;适用于句子级别的分类问题。get_sequence_output表示BERT最终的输出结果,shape为[batch_size,seq_length,hidden_size]。可以直观理解为对每条语料的最终表示,适用于seq2seq...
>>>bert_output=model(input_ids=batch['input_ids']) forward方法返回模型预测的结果,返回结果是一个tuple(torch.FloatTensor),即多个Tensor组成的tuple。tuple默认返回两个重要的Tensor: 代码语言:javascript 复制 >>>len(bert_output)2 last_hidden_state:输出序列每个位置的语义向量,形状为:(batch_size, sequenc...