last hidden state shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层的隐藏状态 pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token (cls) 的最后一层的隐藏状态,它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的,这个输出不是对输入的语义内容的一个很好的总结...
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...
第一个值,last_hidden_state包含所有标记的嵌入表示,但是仅来自最后一个编码器层(encoder 12)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): def __...
根据Hugging Face的官方文档,BERT本身的输出的有四个。 last_hidden_state:这是模型最后一层输出的隐藏状态,shape是[batch_size, seq_len, hidden_dim],而hidden_dim = 768 pooler_output:这就是[CLS]字符对应的隐藏状态,它经过了一个线性层和Tanh激活函数进一步的处理。shape是[batch_size, hidden_dim] hidden...
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...
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。(通常用于命名实体识别)pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态,它是由线性...
第一个值,last_hidden_state包含所有标记的嵌入表示,但是仅来自最后一个编码器层(encoder 12) 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。
last_hidden_state:输出序列每个位置的语义向量,形状为:(batch_size, sequence_length, hidden_size)。 pooler_output:[CLS]符号对应的语义向量,经过了全连接层和tanh激活;该向量可用于下游分类任务。 下游任务 BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己...
(1)ei=BERT(Tokeni).last_hidden_state 这里需要注意的是BERT模型的输出取last_hidden_state作为对应Token的向量。 对标签进行编码时,对标签集合中的所有标签进行对应编码,每个完整的label得到的编码取[CLS]部分作为其编码向量,并且将所有的label编码组成一个向量集合b,最后计算每个ei与b的点积,形式如下: ...
BERT模型的输出为每个token对应的向量,在代码中通常包含last_hidden_state和pooler_output。 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。 pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的...