调用api接口返回的输出分为两种情况,根据模型定义时的设置output_hidden_states为True可以输出所有编码层的词嵌入表示,否则不输出,为True时返回结果是三元组,否则是二元组,首先看不返回所有编码层词嵌入的情况 hidden_rep, cls_head = model(token_ids, attention_mask=attention_mask,return_dict=False) hidden_rep...
hidden_states:这是输出的一个可选项,如果输出,需要指定config.output_hidden_states=True,它是一个元组,含有13个元素,第一个元素可以当做是embedding,其余12个元素是各层隐藏状态的输出,每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size), attentions:这也是输出的一个可选项,如果输出,需要指定config.out...
源码中output是bert的输出,但是bert的输出是一个BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 对象,它是一个dataclass(我第一次听说这个词) @dataclassclassBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions(ModelOutput): last_hidden_state: torch.FloatTensor =Nonepooler_output: torch.FloatTensor =Nonehidden_states:Option...
例如hidden_states[0]就代表嵌入层的输出,hidden_states[12]就是最后一层的输出,即last_hidden_state attentions:这是可选项,当output_attentions = True时会输出。它是一个12个torch.FloatTensor元组,包含了每一层注意力权重,即经过自注意力操作中经过Softmax之后得到的矩阵。每一个张量的shape均为[batch_size, ...
pooler_output:通常后面直接接线性层用来文本分类,不添加其他的模型或层。 hidden_states:每层输出的模型隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。12*(batch_size, sequence_length, hidden_size) 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_hidde...
4odict_keys(['last_hidden_state','pooler_output','hidden_states','attentions'])torch.Size([1,18,768])torch.Size([1,768])1312 可以看出,bert的输出是由四部分组成:last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。(通常用于...
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): ...
(prefix_attention_mask,attention_mask),dim=1)outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids,head_mask=head_mask,inputs_embeds=inputs_embeds,output_attentions=output_attentions,output_hidden_states=output_hidden_states,return_dict=...
('bert-base-uncased')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')text="Advanced fine-tuning with BERT."inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt',padding=True,truncation=True)outputs=model(**inputs,output_hidden_states=True)intermediate_layer=outputs.hidden_states[6]# ...
def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None): all_hidden_states = () all_attentions = () fori, layer_moduleinenumerate(self.layer): ifself.output_hidden_states: all_hidden_states = all_hidden_states + (hidden_states,) ...