inputs = {"input_ids":batch[0],"attention_mask":batch[1],"labels":batch[3]}if args.model_type !="distilbert":# XLM and RoBERTa don"t use segment_idsinputs["token_type_ids"] = (batch[2]if args.model_type in ["bert","xlnet"] else None) outputs = model(**inputs) outputs ...
output = model(input_ids=torch.tensor([model.config.bos_token_id]+input_ids), attention_mask=torch.tensor([1]+input_mask), output_attentions=True) logits = output.logits attentions = output.attentions prob = torch.softmax(logits, dim=-1) token_prob = torch.tensor([prob[i, input_ids[i...
input_ids attention mask nan embedding输出nan NaN通常表示未定义或无效的浮点数值,可能是由于除以零、取根号时参数为负数等操作导致的。在Eigen库中,如果矩阵中的元素出现NaN,可能是因为矩阵计算中出现了非法操作,例如对无效的矩阵进行运算。 如果你的程序中出现了NaN,可以尝试检查程序中的计算过程,找出可能导致NaN...
inputs_embeds和attention_mask的维度 embedding维度 各种embedding embedding embedding 可以理解为比如降维,或者说把一些复杂难以表达的特征用相对来说可以用数学表达或者更易计算的形式来表达的一种映射。比如把单词转化成向量,把数字(的奇偶正负实复等性质)转化成n维矩阵。 embedding 就是一个用低维的向量表示的一个...
result["attention_mask"].append(1) if add_eos_token and len(result["input_ids"]) >= max_len: result["input_ids"][max_len - 1] = tokenizer.eos_token_id result["attention_mask"][max_len - 1] = 1 result["labels"] = result["input_ids"].copy() ...
Describe the bug While modified llama3 to llama3.1 as "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct". The model can be managed to download. However it prompt error while sending the input. The attention mask is not set and cannot be inferred fr...
outputs = self.transformer(input_ids=input_ids, past_key_values=past_key_values, attention_mask=attention_mask, prefix_mask=prefix_mask, sequence_id=sequence_id, return_dict=return_dict, output_attentions=output_attentions, output_hidden_states=output_hidden_states, use_cache=use_cache) ...
please pass your input's attention_mask to obtain reliable results.” 这意味着你在输入数据时没有正确设置attention_mask和pad token id,这可能会影响模型的输出结果。 1. 确认问题 你遇到的问题是attention_mask和pad token id未设置,这可能导致模型在处理输入数据时产生不可预期的行为。 2. 解释为何需要...
看起来你的标记器在编码数据的时候添加了“input_ids”信息，但是模型并不期望这个Tensor出现在输入上。
("label", "labels") tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns("attention_mask") tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns("input_ids") tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns("label") tokenized_datasets = tokenized_datasets.remove_columns("text_en") # ...