调用embedding_postprocessor对输入句子的向量进行处理。这个函数分为两部分,先按照token_type_id(即输入的句子中各个词语的type,如对两个句子的分类任务,用type_id区分第一个句子还是第二个句子),lookup出各个词语的type向量,然后加到各个词语的向量表示中。如果token_type_id不存在(即不使用额外的type信息),则跳过...
shape=[token_type_vocab_size,width],initializer=create_initializer(initializer_range))# 构造每个符号的类型“独热”编码表示,然后与符号类型嵌入矩阵做乘法one_
输出是input tensor[8, 128, 768] embedding_postporcess部分:input_shape[8, 128, 768] token_type_embedding 是上句还是下句的信息 token_type表的维度是[2,768]只有两种可能性) 对token_type_id 做one_hot 再和token_type表相乘得到token_type_embedding[8,128,768] 和input相加,相当于把位置信息融入in...
这是为了后面词嵌入(embedding)做准备。 词向量拼接 接下来正式进入Embedding层的操作,最终传到注意力层的其实是原始token_ids,token_type_ids以及positional embedding拼接起来的。 token_ids编码 首先是token_ids的操作,先来看一下embedding_lookup方法。 这是它的参数,大部分英文注释已有,需要注意的一点是input_ids的...
首先创建token_type_table。 然后进行一个token_type_embedding,matul是矩阵相乘 做好相乘之后,我们需要把token_type_embedding的shape还原,因为等会要将token_type_ids与词编码相加。 位置编码 首先我们先创造大量的位置,max_position_embeddings是官方给定的参数,不能修改。
一共五个文件,bert_config.json是配置文件,vocab.txt是对应模型使用的token集合,其他三个ckpt文件即为模型。 调用分两步,第一步先把文本转化为BERT模型输入的形式(一共三个输入参数:input_ids,input_mask,token_type_ids),然后调用模型使用即可得到文本的向量表示,如下所示👇 ...
self.token_type_ids=token_type_ids self.attention_mask=attention_mask self.start_token_idx=start_token_idx self.end_token_idx=end_token_idx self.context_token_to_char=tokenized_context.offsetswithopen(train_path)asf:raw_train_data=json.load(f)withopen(eval_path)asf:raw_eval_data=json.load...
type_vocab_size:token_type_ids的词典大小 initializer_range:truncated_normal_initializer初始化方法的stdev 函数: from_dict(cls,json_object):从字典中获取config参数; from_json(cls,json_file):从json文件中获取config参数; to_dict():将实例序列化为Python字典; ...
instance是指输入数据中的一个单独的样本实例,包含了四个标志(input_ids、token_type_ids、token_type_ids_for_mask和labels)的信息。 torch.tensor()是将上述列表转化为 PyTorch 张量类的函数,dtype=torch.long指定张量的数据类型为 64 位整型。 input_ids 表示输入文本中每个词的编码,token_type_ids 表示每个词...
return token_ids # 加载保存的模型数据 model_data = np.load('bert_model_params.npz') word_embeddings = model_data["bert.embeddings.word_embeddings.weight"] position_embeddings = model_data["bert.embeddings.position_embeddings.weight"] token_type_embeddings = model_data["bert.embeddings.token_typ...