另外一点需要注意的是,pooler_output是序列的最后一层的隐藏状态的第一个token(classification token),经过一个线性层和Tanh激活函数进一步处理后得到的,关于这一点,我们可以通过查看官方的源码看出来: classBertPooler(nn.Module):def__init__(self,config):super(BertPooler,self).__init__()self.dense=nn.Linea...
pooler_output:[CLS]符号对应的语义向量,经过了全连接层和tanh激活;该向量可用于下游分类任务。 下游任务 BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己想做的任务。比如单文本分类,transformers库提供了BertForSequenceClassification类。 代码语言:javascript 代码...
(output): BertOutput( (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True) (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True) (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False) ) ) ) ) (pooler): BertPooler( (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, ...
当下游为句子级别的任务时,用到pooler output比较多,如果是token级别的会用到sequence output获取每个token的输出(一般而言)。 2. 模型的结构 bert是由transformer的encoder堆叠而成的,根据bert base和large的不同可以按如下区分 bert_base: 12层tansformer encoder, 隐层大小768,self-attention的head数12,总参数110...
在最新的transformers接⼝中，我们获取bert的各个输出，需要这样：last_hidden_state = outputs.last_hidden_state pooler_output = outputs.pooler_output hidden_states = outputs.hidden_states attentions = outputs.attentions 可以看出，bert的输出是由四部分组成：last_hidden_state：shape是(batch_size, sequence_...
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。预...
以下是通常由 BERT、ALBERT 和 RoBERTa 等 Transformer 模型返回的常见原始输出。它们取自此处、此处和此处的文档。• last_hidden_state：这是模型最后一层输出的隐藏状态序列。它是一个形状张量 (batch_size, sequence_length, hidden_size)• pooler_output：这是由线性层和Tanh 激活函数进一步处理的序列的第一...
其中，[CLS]对应的输出称为pooler output，通常用于句子级别的任务；而“我有一只猫”对应的输出称为sequence output，用于token级别的任务。2. 结构 BERT由transformer的encoder堆叠而成。根据规模不同，分为Bert_base和Bert_large。Bert_base有12层transformer encoder，隐层大小768，selfattention的head数...
pooler_output (torch.FloatTensor,形状为(batch_size, hidden_size))— 经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后的序列的第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态。例如,对于 BERT 系列模型,这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测(分类)目标中训练的。
可以看到sequence_output进入了一个pooler层,这个pooler层结构如下: classBertPooler(nn.Module):def__init__(self, config): super(BertPooler, self).__init__() self.dense=nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size) self.activation=nn.Tanh()defforward(self, hidden_states):#We "pool" the...