在Bert中,Pooler是指一个特定的层,它的主要任务是对BERT模型的输出进行处理,从而得到一个固定长度的表示。Pooler输出的结果通常被称为“pooled output”或“[CLS] token”。那么,Bert的pooler_output是什么呢?Bert的pooler_output指的是通过Bert模型的Pooler层处理后得到的输出结果。这个输出是一个固定长度的向量,它...
# sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)。# (hidden_states), (attentions)需要config中设置相关配置,否则默认不保存outputs=(sequence_output,pooled_output,)+encoder_outputs[1:]# add hidden_states and attentions if they are herereturnoutputs 由上可见,从输入语句中抽取特征,...
sequence_output:the sequence output .pooled_output:the pooled output of first token:cls. embedding_table:fixed embedding table. """ # embedding embedding_tables = self.bert_embedding_lookup.embedding_table word_embeddings = self.bert_embedding_lookup(input_ids) embedding_output = self.bert_embedd...
1.1 modeling.py 如下图所示,modeling.py定义了BERT模型的主体结构,即从input_ids(句子中词语id组成的tensor)到sequence_output(句子中每个词语的向量表示)以及pooled_output(句子的向量表示)的计算过程,是其它所有后续的任务的基础。如文本分类任务就是得到输入的input_ids后,用BertModel得到句子的向量表示,并...
first_token_tensor = tf.squeeze(self.sequence_output[:, 0:1, :], axis=1) self.pooled_output = tf.layers.dense( first_token_tensor,符号张量输入到密集层 config.hidden_size,隐藏层的大小 activation=tf.tanh,激活函数:反正切 kernel_initializer=create_initializer(config.initializer_range)) ...
pooled_output: 一般分类任务需要的特征,pooled_output是取sequence_output的第一个切片然后线性投影获得,这个位置就是[CLS] 其实,明白这些之后就可以做一些特征组合进行操作了
#2.命名的第二个变量pooled_output包含[CLS]token 的 Embedding 向量。对于文本分类任务,使用这个 Embedding 作为分类器的输入就足够了。 # 然后将pooled_output变量传递到具有ReLU激活函数的线性层。在线性层中输出一个维度大小为5的向量,每个向量对应于标签类别(运动、商业、政治、 娱乐和科技)。
pooled_output = self.dense(first_token_tensor) # tanh pooled_output = self.activation(pooled_output) return 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 现在,我们逐个了解下每个值。 首先,我们看一下last_hidden_state,我们输出它的形状: ...
通过如下方法得到,实际上获取的是encoder端最后一层编码层的特征向量。 BERT的get_pooled_output方法获取的句子向量是如何得到的? 通过如下方法得到,实际上获取的是[CLS]这个token对应的向量,把它作为整个句子的特征向量。 BERT代码中如何区分是预训练还是微调的,预训练代码是否开源了... ...
print("pooled output",encoded_layers[1].shape) # pooled output torch.Size([1, 768]) 1. 2. 所有隐藏层的输出,hidden_states有13个元素,第一个是[CLS]的embedding,后面12个元素表示12个隐藏层的输出,对于seq2seq的任务,它们将作为decoder的输入 ...