BertSelfAttention是通过extended_attention_mask/attention_mask和embedding_output/hidden_states计算得到context_layer,这个context_layer的shape为[batch_size, bert_seq_length, all_head_size = num_attention_heads*attention_head_size],它就是batch_size个句子每个token的词向量,这个词向量是综合了上下文得到的,注...
self.bertModel=AutoModel.from_pretrained(args.zh_bert_file_path).to(args.device)self.custom_bert_layer=nn.ModuleList([copy.deepcopy(layer)forlayerinself.bertModel.encoder.layer[-4:]]) 如上,custom_bert_layer中就保存了最后4层layer,以方便实用。 但是,当我把-5层的输出取出来,放到custom_bert_l...
1. 代码 先看一下整体的架构: classBertLayer(nn.Module): def__init__(self,config): super().__init__() self.chunk_size_feed_forward=config.chunk_size_feed_forward self.seq_len_dim=1 self.attention=BertAttention(config)# 用于计算Attention 的部分 self.is_decoder=config.is_decoder# 判断是...
1.1 BertAttention的核心功能是Self-Attention，它利用注意力机制捕捉句子中每个token的上下文信息。这个过程包括计算Q、K和V，以及生成attention_scores、attention_probs和context_layer。1.2 BertIntermediate层通过线性变换提升隐藏层维度，但研究发现减少这一层并不会显著降低模型性能，只是减少了参数和计算...
首先,我们看下BertLayer前向时的处理过程,分别经过BertAttention层,BertIntermediate层, BertOutput层,后续我们会依次分析这三层的实现。 image.png 图1 一次 BertLayer的前向运算过程 classBertLayer(nn.Module):def__init__(self,config):super(BertLayer,self).__init__()self.attention=BertAttention(config)se...
具体来看，BertLayer由BertAttention、BertIntermediate和BertOutput三个组件构成。它们的交互和功能如下：1.1 BertAttention模块利用Self-Attention机制，实现对句子中每个token词向量的计算，这部分将在下文详细阐述Self-Attention机制。1.2 BertIntermediate的作用是通过线性变换，将注意力输出提升到3072维度，但...
layer_norm = torch.nn.LayerNorm(4, elementwise_affine =False) print(layer_norm(x)) 可以跑一下,发现确实是一致的。 结论:BERT 里的 layernorm 在 torch 自带的 transformer encoder 和 hugging face 复现的 bert 里,实际上都是在做 Instan...
Layer Normalization 操作 Batch normalizaiton在NLP中的直观图中，是对一个batch中的每句话同一个位置的...
，并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型为pytorch_model.bin； 首先我们来看一下bert具体...
BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。本资源是BERT开源的基础模型Layer=12,Hidden=768,Heads=12。 (0)踩踩(0) 所需:1积分 双向LSTM (BiLSTM) 2025-02-05 15:18:52 积分:1 微信小程序插件使用指南:深度解析与实践案例 ...