def forward(self, sent_id, mask): #pass the inputs to the model _, cls_hs = self.bert(sent_id, attention_mask=mask, return_dict=False) x = self.fc1(cls_hs) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) # output layer x = self.fc2(x) # apply softmax activation x = self.soft...
2、Transformer模型的decoder层存在mask,这个mask的作用是在翻译预测的时候,如“我爱你”,翻译成“I love you”,模型在预测love的时候是不知道you的信息,所以需r要把后面“you”的信息mask掉。但是bert只有encoder层,所以这个算是transformer模型的特征。 3、每个attention模块都有一个可选择的mask操作,这个主要是输入...
接着我们利用pandas读取训练集数据,并统计标签值的频数: 读取DistillBERT模型文件并创建tokenizer: 通过tokenizer完成句子切分成tokens,并映射到id: 由于每个句子的长度可能会不同,因此需要对句子进行填充(Padding),保持每个句子的输入维度一致,句子填充的长度为该数据集中句子长度的最大值。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-bert-wwm-ext") 1. 2. 这里我们使用🤗transformers中的AutoTokenizer模块,它会根据我们传入的路径自动帮我们分析需要创建什么分词器,每个模型的分词器是不同的。还有一个好处时,我们可以把路径封装成一个变量,如果需要不同...
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): ...
3 Transformers PreTrainedTokenizer add_tokens Functionality 10 Outputting attention for bert-base-uncased with huggingface/transformers (torch) 12 Understanding BERT vocab [unusedxxx] tokens: 3 Tokens returned in transformers Bert model from encode() 9 Why BERT model have to keep 10% MASK to...
def__getitem__(self,idx):text=self.dataset.loc[idx,"text"]label=self.dataset.loc[idx,"label"]encode_dict_result=tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=True,max_length=256,pad_to_max_length=True,return_attention_mask=True,return_tensors='pt',truncation=True)input_ids=encode_dict_re...
(y)) # 先把最简的 label存储起来 # encode_plus会输出一个字典,分别为'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask'对应的编码 # 根据参数会短则补齐,长则切断 encode_dict = tokenizer.encode_plus(text=title, max_length=maxlen, padding='max_length', truncation=True) # 把每一个句子的...
import numpy as np import random import torch import matplotlib.pylab as plt from torch.nn.utils import clip_grad_norm_ from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW from transformers ...
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["...