想得到一段文本每个token的输出概率,本人原代码如下: output = model(input_ids=torch.tensor(input_ids), attention_mask=torch.tensor(input_mask), output_attentions=True) logits = output.logits attentions = output.attentions prob = torch.softmax(logits, dim=-1) token_prob = torch.tensor([prob[i...
return_dict=True, output_attentions=output_attentions, output_hidden_states=output_hidden_states, ) 一个11个token的序列,进行num_beams=5的beam search时,第一次model_inputs中没有past_key_values: 当完成一次生成后,后续就不需要再输入整段序列,而只需输入新生成的input_ids和以往的past_key_values: 其...
hidden_states:这是输出的一个可选项,如果输出,需要指定config.output_hidden_states=True,它也是一个元组,它的第一个元素是embedding,其余元素是各层的输出,每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size) attentions:这也是输出的一个可选项,如果输出,需要指定config.output_attentions=True,它也是一...
BaseModelOutputWithCrossAttentions: 在模型输出中包含交叉注意力(cross attentions)信息,通常用于特定任务中需要跨注意力的情况,比如机器翻译。 BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions: 同时包含过去隐藏状态和交叉注意力的模型输出。 MoEModelOutput: 包含混合专家模型(Mixture of Experts)输出的模型。 MoECausalLMOutput...
( input_ids: Optional = None pixel_values: Optional = None attention_mask: Optional = None position_ids: Optional = None return_loss: Optional = None token_type_ids: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) →...
一个transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个torch.FloatTensor元组(如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时)包含各种元素,具体取决于配置(CamembertConfig)和输入。 last_hidden_state (形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor`...
cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True)— 解码器交叉注意力层的注意力权重元组,形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length),在注意力 softmax 之后,用于计算交叉注意力头中的加权平均值...
output_attentions=True) input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode("Let's see all hidden-states and attentions on this text")]) all_hidden_states, all_attentions = model(input_ids)[-2:] #模型与Torchscript兼容 model = model_class.from_pretrained(pretrained_weights, torchscript=True) ...
output_attentions:bool=False, output_hidden_states:bool=False,) ->Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor]:# 使用注意力机制模块处理隐藏状态attention_output = self.attention(hidden_states, attention_mask, head_mask, output_attentions)# 应用分块机制到前馈网络ffn_output = apply_chunking_to_forward(self.ff...
pooled_output = self.pooler(sequence_output) outputs = (sequence_output, pooled_output,) + encoder_outputs[1:] returnoutputs# sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions) 「参数如下:」 「input_ids」: 带特殊标记([CLS]、[SEP])的「token ids」序列, e.g.,tensor([[ 101...