' # 将两个句子进行标记化,并将结果进行填充以对齐长度,返回 PyTorch 张量 input = tokenizer([first_sentence, second_sentence], padding=True, return_tensors='pt') # 获取 attention_mask,用于指示实际输入和填充部分 input['attention_mask'] ## 返回结果 #tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0,...
1. 将文本通过tokenizer转换成input_id、attention_mask等 2. 将input_id、attention_mask放入我们的bert模型中获得output 3. 将上面的output通过web端来返回给接口调用方 小结 rust推理部分详解 tch-rs包介绍 jit module 使用python对模型 加载导出等 1. 加载一个预训练模型bert 2. sentence2vector模型 3. 把上...
attention_mask 是为了区分有多少token是有用的,因为Bert输入为固定长度512,所以不足512的需要进行补全操作。补全的部分对应的attention_mask为0 from transformers import BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")# 编码的两个句子sens1="银行贷款允许未成年人吗"sens2='未成年人可以...
#special_tokens_mask : [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1] #attention_mask : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,...
对句子进行填充后,然后再进行Masking。这是因为如果我们直接将padded传入BERT,这会造成一定的困扰。我们需要创建另一个变量,来告诉模型去mask之前的填充结果。这就是attention_mask的作用: 我们的输入已经准备完毕,接下来我们尝试着用DistillBERT来获取向量,也就是之前说的第一步。这一步的处理结果会返...
'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]} 得到的一个Python dict。其中,input_ids最容易理解,它表示的是句子中的每个Token在词表中的索引数字。词表(Vocabulary)是一个Token到索引数字的映射。可以使用decode()方法,将索引数字转换为Token。 >...
tokenized=batch_1[0].apply((lambda x:tokenizer.encode(x,add_special_tokens=True)))max_len=0foriintokenized.values:iflen(i)>max_len:max_len=len(i)padded=np.array([i+[0]*(max_len-len(i))foriintokenized.values])attention_mask=np.where(padded!=0,1,0) ...
tokenizer.encode_plus(sample[1][:min(theme_len, 200)] + sample[0], add_special_tokens=True, max_length=512, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt", truncation=True) input_ids.append(encoded_dict["input_ids"]) attention_masks.append(encoded_dict["...
encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=tokens_a, text_pair=tokens_b, max_length=20, pad_to_max_length=True, truncation_strategy='only_second', is_pretokenized=True, return_token_type_ids=True, return_attention_mask=True) tokens = " ".join(['[CLS]'] + tokens_a + ['[SEP]'] +...
self.tokenizer = tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_weights) self.bert = model_class.from_pretrained(pretrained_weights) self.dense = nn.Linear(768,2) #bert默认的隐藏单元数是768, 输出单元是2,表示二分类 def forward(self, input_ids,attention_mask): ...