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...
然后,我们遍历所有的注意力层,并将每个注意力层的attention属性替换为新的CustomBertAttention类的实例。 最后,我们可以像平常一样使用BERT模型进行前向传递,并获得自定义层的输出 output = model(input_ids,attention_mask=attention_mask) custom_output = output[0] 这将返回一个张量...
f'{self.text_column} : {input} Label : ', return_tensors="pt", ) with torch.no_grad(): inputs = {k: v for k, v in inputs.items()} outputs = self.model.generate( input_ids=inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"], max_new_tokens=10, eos_token_id=...
output_texts = model.generate( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, pad_token_id= tokenizer.eos_token_id, eos_token_id= tokenizer.eos_token_id, max_new_tokens=500, do_sample=False, top_k=30, top_p=0.85, temperature=0.3, repetition_penalty=1.2) ...
bert_output= model(input_ids, attention_mask=attention_mask) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) bert_output 似乎只返回输入标记最后一层的嵌入值。 pythonnlppytorchbert-language-modelhuggingface-transformers Bul*_*aud lucky-day 1 推荐指数 ...
input_ids:分词输入句子的分词器词汇索引。 attention_mask:一个由 1 和 0 组成的数组,其中 0 表示发生填充的位置。 input_ids 和 attention_mask 都将被输入 DistilBERT 模型中。 def preprocess_function_batch(examples): # truncation=True: truncate to the maximum acceptable input length for ...
position_ids=attention_mask.cumsum(1)-attention_mask.long()# exclusive cumsumlm_backbone=getattr(model,model.base_model_prefix)input_ids=torch.masked_fill(query_responses,~attention_mask,0)output=lm_backbone(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,position_ids=position_ids,return_dict=Tru...
2、把input转成embedding向量 defencode(self, features):iffeaturesisNone:returnNone psg_out= self.model(**features, return_dict=True)#先把input通过model的forward求embeddingp_reps = self.sentence_embedding(psg_out.last_hidden_state, features['attention_mask'])#再求整个句子的embeddingifself.normlize...
多句子encode: {'input_ids': [101, 151, 8993, 8357, 11677, 8370, 102, 10288, 9059, 8913, 8175, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]} ...
Encoder-Decoder / Encoder-Only / Decoder-Only 三类模型,可以归结为 attention mask 设置的不同,详见 1.2 节 1.2 模型类型 目前主流的 Transformer 类模型可分为以下四类 自编码模型:Encoder-Only结构,拥有双向的注意力机制,即计算每一个词的特征时都看到完整上下文 ...