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...
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...
last_hidden_state为句子中每个字的编码,包括[CLS],pooler_output是经过pool之后的输出。 有的同学可能会有疑问,Bert的输入不是还有attenion_masks和token_type_ids吗。 ifattention_maskisNone:attention_mask=torch.ones(((batch_size,seq_length+past_key_values_length)),device=device)iftoken_type_idsisNone...
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_...
BertModel将输入、embedding和BertLayer连接起来,构成一个完整的模型结构。这里使用了BertPooler池化将BerLayer输出的[batch_size, seq_len, hidden_size]的第一个token的hidden_state作为最终的输出。 class BertPooler(nn.Module): def __init__(self, config): ...
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...
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...
pooler_output (形状为(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor`) — 经过用于辅助预训练任务的层进一步处理后,序列中第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态。例如,对于 BERT 系列模型,这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层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。
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。
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...