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...
def get_pooled_output(self):获取池化输出 return self.pooled_output def get_sequence_output(self):获取序列输出 """Gets final hidden layer of encoder.获取编码后的隐藏层 Returns:返回一个张量,和transformer编码一致的 float Tensor of shape [batch_size, seq_length, hidden_size] corresponding to the...
forward:首先将input_ids等输入进来的数据进行embedding表示,再将embedding表示输入encoder进行处理,然后encoder网络得到输出encoder_outputs,最后将encoder_outputs通过self.pooler池化,返回encoded_layers和pooled_output。 源码如下: class BertModel(PreTrainedBertModel): ...
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 = outputs[1] pooled_output = self.dropout(pooled_output) logits = self.classifier(pooled_output) return self.sigmoid(logits) def unfreeze(self, start_layer, end_layer): def children(m): return m if isinstance(m, (list, tuple)) else list(m.children()) ...
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...
# return layer_output #在layer_output中,有这样一行代码hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor)实现残差连接 ) sequence_output = encoder_outputs[0] pooled_output = self.pooler(sequence_output) if self.pooler is not None else None ...
pooled_output = self.dense(first_token_tensor) pooled_output = self.activation(pooled_output) return pooled_output Copy to clipboardErrorCopied from transformers.models.bert.configuration_bert import * import torch # 配置参数 config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-uncased") ...