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...
前面要把token_type_embeddings加到input_ids的编码中,进行了同维度处理,这里对于位置编码也一样,不然最后相加不了。 至此,Embedding层就结束了。 Transformer论文不是说了嘛,在加入位置编码之前会进行一个Dropout操作 多头机制 接下来来到整个transformer模型的精华部分,即为多头注意力机制。 MASK机制 首先来到create_att...
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...
token_type_ids = tf.convert_to_tensor([token_type_ids],dtype=tf.int32,name="token_type_ids") return input_ids,input_mask,token_type_ids # 返回BERT输入的三个参数 def load_model(input_ids,input_mask,token_type_ids,cpath,mpath, ): # 模型载入 config = modeling.BertConfig.from_json_fi...
另外还有input_mask,token_type_ids和use_one_hot_embeddings,scope四个可选参数,scope参数会影响计算图中tensor的名字前缀,如不填写,则前缀为”bert”。在下文中,其余参数会在使用时进行说明。 BertModel的计算都在__init__函数中完成。计算流程如下: ...
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。
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。
self.type_vocab_size = type_vocab_size self.initializer_range = initializer_range 模型配置,比较简单,依次是:词典大小、隐层神经元个数、transformer的层数、attention的头数、激活函数、中间层神经元个数、隐层dropout比例、attention里面dropout比例、sequence最大长度、token_type_ids的词典大小、truncated_normal_...
return token_ids, attn_masks, token_type_ids 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 模型准备 模型1: class BertTextModel_encode_layer(nn.Module): def __init__(self): super(BertTextModel_encode_layer, self).__init__() ...
self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) # self.LayerNorm is not snake-cased to stick with TensorFlow model variable name and be able to load # any TensorFlow checkpoint file self.LayerNorm = BertLayerNorm(config.hidden_size, eps=1e-12) ...