# 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,...
那么sequence_output=【60,126,768】,logits为【60,126,3】,logits.view(-1, self.num_labels)为【60* 126,3】,labels.view(-1)为【60* 126】
当下游为句子级别的任务时,用到pooler output比较多,如果是token级别的会用到sequence output获取每个token的输出(一般而言)。 2. 模型的结构 bert是由transformer的encoder堆叠而成的,根据bert base和large的不同可以按如下区分 bert_base: 12层tansformer encoder, 隐层大小768,self-attention的head数12,总参数110...
我们一般称[CLS]经过线性层+激活函数tanh的输出为pooler output，用于句子级别的分类/回归任务 sequence o...
在下面的QnA代码编码器层输出(即sequence_output)被认为是有用的:sequence_output, _ = self.bert(input_ids, token_type_ids, attention_maskstart_logits = start_logits.squeeze(-1)现在我的问题是: 为什么在sequenc 浏览0提问于2019-11-07得票数 0...
一、Masked LM get_masked_lm_output函数用于计算「任务#1」的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 sequence_output 输出([batch_size, seq_length, hidden_size]),先找出输出结果中masked掉的词,然
#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 # """model=model.eval()print(model.config)# BertConfig {# "...
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...
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,并将其作为分类层的...
回归任务,回归其实是分类的一种特殊形式,最后输出的是一个数值而不是具体的某个类别概率;例如:文本相似度,可以判断两个句子是不是类似,得到的具体分数。 2、序列任务(利用Sequence output) 命名实体识别(NER); 完形填空(Cloze task),其实这就是BERT预训练的一种任务; ...