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...
20、bert 为句子编码pooled_output为什么取第一个token的表示? 21、BERT的三个Embedding直接相加会对语义有影响吗? 这是一个非常有意思的问题,苏剑林老师也给出了回答,真的很妙啊: Embedding的数学本质,就是以one hot为输入的单层全连接。 也就是说,世界上本没什么Embedding,有的只是one hot。 在这里想用一个...
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=return_dict, ) pooled_output = outputs[1]/...
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
)self.activation=nn.Tanh()defforward(self,hidden_states):# We "pool" the model by simply taking the hidden state corresponding# to the first token.first_token_tensor=hidden_states[:,0]pooled_output=self.dense(first_token_tensor)pooled_output=self.activation(pooled_output)returnpooled_output...
#其实上面的sequence_output生成的是每个token的词向量,可以认为是bert论文中Mask LM任务的结果;pooled_output是Next sentence prdict任务的结果。 with tf.variable_scope("pooler"): # 取最终输出结果层的第一个位置[CLS]对应的tensor, 对于分类任务很重要,sequence_output[:, 0:1, :]得到的是[batch_size, ...
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...
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 ...
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...