# 调用如下历程创建一个BERT网络结构,如果按照默认值,即创建的是BASE版BERT # 我们只对创建BERT结构的核心代码做注释 def transformer_model(input_tensor, attention_mask=None, hidden_size=768, num_hidden_layers=12, num_attention_heads=12, intermediate_size=3072, intermediate_act_fn=gelu, hidden_dropout...
self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.intermediate_size) self.intermediate_act_fn = F.relu def forward(self, hidden_states): hidden_states = self.dense(hidden_states) hidden_states = self.intermediate_act_fn(hidden_states) return hidden_states class TransformerLayer(nn.Module): de...
attention_output = layer_norm(attention_output +layer_input)#The activation is only applied to the "intermediate" hidden layer.#进入feed-forward层,先是一个全连接网络层,输出维度intermediate_size=4*H,激活函数是GELUwith tf.variable_scope("intermediate"): intermediate_output=tf.layers.dense( attention...
首先是权重 [hidden_size, hidden_size]，我们一般使用二维的张量，即矩阵的形式来进行表示。在本次分享中，我们后续会用 [H, H] 来表示。其次是激活值 [batch_size, seq_len, hidden_size]，即输入输出值，我们一般使用三维的张量来进行表示。其中 batch_size 代表批的大小，seq_len 代表句子的长度 ，hidden...
config['transformer_intermediate_size_target'], config['transformer_num_attention_heads_target'], config['transformer_attention_probs_dropout'], config['transformer_hidden_dropout_rate']) ###parameterv(tupleoflength2)isfromutils.drug2emb_encoder ...
self.hidden_size=config.hidden_size self.self_attn= LlamaAttention(config=config) self.mlp=LlamaMLP( hidden_size=self.hidden_size, intermediate_size=config.intermediate_size, hidden_act=config.hidden_act, ) self.input_layernorm= LlamaRMSNorm(config.hidden_size, eps=config.rms_norm_eps) ...
"intermediate_size": 4096, "label2id": { "LABEL_0": 0, "LABEL_1": 1, "LABEL_10": 10, "LABEL_11": 11, "LABEL_12": 12, "LABEL_13": 13, "LABEL_14": 14, "LABEL_2": 2, "LABEL_3": 3, "LABEL_4": 4, "LABEL_5": 5, ...
由上面截图的代码可知接下来做了两层MLP,维度变化[B * F, hidden_size]到[B * F, intermediate_size]再到[B * F, hidden_size],再经过dropout和layer_norm维度大小不变。至此,一个transformer block已经走完了。而此时得到的layer_out将作为下一个block的输入,这个维度与该模型第一个block的的输入是一样的...
class FeedForward(nn.Module): def __init__(self, config): super().__init__() self.linear_1 = nn.Linear(config.hidden_size, config.intermediate_size) self.linear_2 = nn.Linear(config.intermediate_size, config.hidden_size) self.gelu = nn.GELU() self.dropout = nn.Dropout(config.hidde...
我们需要注意的是,在计算 FFN 的时候,参数量为 3*H*H_inter,这里的 H_inter 就是参数表中的 intermediate_size,即 11008。当然这里我们也忽略了一些其他的参数,这里的计算仅供参考。 其次是训练和推理的计算量,我们这里忽略 Attention,那么推理的计算量约为 2N,即 14 TFLOPS,训练的计算量约为 6N,即 42 TFLO...