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...
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]/...
sequence_output: 是bert最后一层的输出,需要验证一下all_encoder_layers最后一层的输出有何区别 维度为[Batch_szie, seq_length, hidden_size],这和一开始词向量的维度是一样的,只不过这个结果是经过Transformer Encoded提取特征之后的,包含重要的信息,也是bert想得到的结果 pooled_output: 一般分类任务需要的特征,...
MLM和NSP策略都写在里面,输入的是Encoder的输出sequence_output, pooled_output 返回(prediction_scores, seq_relationship_score)分别是MLM和NSP下的分值 BertPreTrainedModel 从全局变量BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP加载BERT模型的权重 BertForPreTraining 计算score和loss 通过BertPreTrainingHeads,得到prediction后计算...
)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...
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...
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...