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,它代表了输入文本的全局表示。这个向量通常被用作文本的“句表示”,因为它包含了文本中的所有信息,并且已经被...
然后得到pooled_output(1 * 768 )。经过BertModel类之后,返回了两个输出sequence_output(len * 768)和pooled_output(1 * 768 )。 然后经过self.cls,即类BertPreTrainingHeads。 经过BertPreTrainingHeads时,先进过self.predictions。 即类BertLMPredictionHead: 在BertLMPredictionHead里面又经过self.transformer和sel...
首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的[CLS]的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。 分类任务 Single Sentence Classification tasks 例如:文本分...
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
pooled_output,代表序列的第一个 token 的最后一个隐藏层的状态。shape 是 (batch_size, hidden_size)。所谓的第一个 token,就是咱们刚才提到的[CLS]标签。除了上面两个信息,还有 hidden_states、attentions、cross attentions。有兴趣的小伙伴可以去查一下,它们有何用途。 通常的任务中,我们用得比较多的是 ...
pooled_output = model.get_pooled_output() # 获取每个分句的输出: shape(batch_size,embedding_size) layers = model.all_encoder_layers # 获取所有层的输出: shape(batch_size,sequence_length,embedding_size) embedding_output = model.get_embedding_output() ...
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: ...
BertModel的返回为 outputs = (sequence_output, pooled_output,) + encoder_outputs[1:] sequence_output:torch.Size([16, 32, 768]) pooled_output:torch.Size([16, 768]) 是cls的输出经过一个pool层(其实就是linear维度不变+tanh)的输出 outputs返回给BertForS...
BERT的get_sequence_output方法获取token向量是如何得到的? 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...
get_pooled_out代表了涵盖了整条语句的信息 get_sentence_out代表了这个获取每个token的output 输出,用的是cls向量 源码中Attention后实际的流程是如何的? Transform模块中:在残差连接之前,对output_layer进行了dense+dropout后再合并input_layer进行的layer_norm得到的attention_output ...