从使用的api接口来看,使用模型时的输入为:input_ids,attention_mask,token_type_ids input_id就是每个句子将汉字转成的对应编号,shape(32, 128)指batch为32,序列长度为128;attention_mask就是与汉字一一对应的标志,shape也是(32, 128),因为有些句子没有128个字,会在最后补0,attention_mask作用就是区分补0和原...
2、网络模型的实际输入 Token Embeddings:根据input_ids获取的 Segment Embeddings:根据token_type_ids获取的 Position Embeddings:是提前训练好的,通过查表来获取的,对应上面一部分的位置编码
表示内容的token ids 表示位置的position ids 用于区分不同句子的token type ids 将三种信息分别输入Embed...
在BERT模型中,输入序列中的每个单词或符号都被分配了一个token type ID。这些ID在训练过程中被用来区分不同的单词或符号,并在生成输出时被映射回相应的单词或符号。token type IDs是在BERT模型的返回值中包含的一种重要元数据,它们有助于区分不同的单词和符号,并使得模型能够在训练和推理过程中保持一致性。五、ma...
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: ...
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__() ...
tokens_bert.append(token) # 添加token token_type_ids.append(0) # 这个表示一般用0,1,2,...表示是第几句话, 该函数一般只接收一个句子, 因此都是0 tokens_bert.append("[SEP]") # 置入分句标志 token_type_ids.append(0) # 置入分句标志的标识 ...
结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],...
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。
def forward(self, input_ids, token_type_ids=None): seq_length = input_ids.size(1) position_ids = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=input_ids.device) position_ids = position_ids.unsqueeze(0).expand_as(input_ids)