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output_hidden_statesTrue和last_hidden_states和pooler_output
在使用像BERT或RoBERTa这样的transformer模型时#xff0c;output_hidden_states和last_hidden_state是两个不同的概念。 output_hidden_states: 这是一个布尔值#xff0c;决定了模型是否应该返回所…Roberta
output_hidden_statesTrue和last_hidden_states和pooler_output
在使用像BERT或RoBERTa这样的transformer模型时output_hidden_states和last_hidden_state是两个不同的概念。 output_hidden_states: 这是一个布尔值决定了模型是否应该返回所有隐藏层的输出。如果设置为True模型将返回一个元组其中包含每一层的隐藏状态。这对于某些任务如特征提取或fine-tuning可能是有用的因为不同的隐藏层可能会捕获不同类型的信息。 last_hidden_state: 这是模型的最后一个隐藏层的输出通常用作下游任务的输入如文本分类或命名实体识别。这是模型的主要输出通常包含了输入序列的高级表示。
在大多数情况下您只需要last_hidden_state。但是如果您想要进行更深入的分析或实验可以设置output_hidden_statesTrue以获取所有隐藏层的输出。
在您的代码中您已经正确地获取了最后一层的[CLS]嵌入。这是通过以下代码行完成的
result out.last_hidden_state[:, 0]这行代码从最后一个隐藏状态即最后一层的输出中获取了每个序列的第一个标记即[CLS]标记的嵌入。
另一种方法是在模型配置中设置output_hidden_statesTrue然后从输出的隐藏状态列表中获取最后一层的[CLS]嵌入。这将返回一个包含每一层隐藏状态的列表您可以从中选择最后一层的[CLS]嵌入。
以下是如何实现的示例
from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig# Load pre-trained model tokenizer (vocabulary)
tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)# Tokenize input
text [CLS] Who was Jim Henson ? [SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]
tokenized_text tokenizer.tokenize(text)# Convert token to vocabulary indices
indexed_tokens tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)# Convert inputs to PyTorch tensors
tokens_tensor torch.tensor([indexed_tokens])# Load pre-trained model (weights)
config BertConfig.from_pretrained(bert-base-uncased, output_hidden_statesTrue)
model BertModel.from_pretrained(bert-base-uncased, configconfig)# Set the model in evaluation mode to deactivate the DropOut modules
model.eval()# Predict hidden states features for each layer
with torch.no_grad():outputs model(tokens_tensor)# outputs is a tuple, we are interested in the third element which is all hidden states
all_hidden_states outputs[2]# Get the last layers [CLS] embedding
cls_embedding all_hidden_states[-1][0, 0]在这个例子中cls_embedding是一个形状为[hidden_size]的张量包含了最后一层的[CLS]嵌入。
pooler_output
pooler_output 是一个变量通常在自然语言处理NLP中它是指经过池化Pooling操作后的输出。
在使用预训练的 Transformer 模型如 BERT、RoBERTa 等进行特征提取时模型的每一层都会输出一个隐藏状态Hidden State张量这个张量通常是 3D 的其形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_size]。
然而为了进行下游任务如分类、序列标注等我们通常需要将这个 3D 张量转换为 2D 张量。这就需要进行池化操作。最常见的池化操作是取每个序列的第一个隐藏状态对应于 CLS 标记或者对所有隐藏状态进行平均或最大化。这个池化后的输出就是 pooler_output。
在 BERT 和 RoBERTa 等模型中pooler_output 通常是取自每个序列的第一个隐藏状态然后经过一个线性层和一个 Tanh 激活函数。其形状为 [batch_size, hidden_size]可以直接用于下游任务。
last_hidden_state 通常是一个三维张量其形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_size]。
当我们执行 last_hidden_state[:, 0] 时(等价于last_hidden_state[:, 0]我们实际上是在获取每个批次中第一个序列的所有隐藏状态。这将返回一个二维张量其形状为 [batch_size, hidden_size]。
这个操作通常在 Transformer 模型如 BERT、RoBERTa 等中使用其中每个序列的第一个隐藏状态对应于特殊的 CLS 标记被用作整个序列的代表用于下游任务如文本分类、情感分析等。
last_hidden_state[:, 0, :] 和 last_hidden_state[:, 0]等价
是的last_hidden_state[:, 0, :] 和 last_hidden_state[:, 0] 在这个上下文中是等价的。
在 Python 和 PyTorch 中如果你在切片操作中省略了某个维度那么将会选取该维度的所有数据。因此last_hidden_state[:, 0] 实际上等价于 last_hidden_state[:, 0, :]。
这两个表达式都是选取了 last_hidden_state 张量中每个批次的第一个序列的所有隐藏状态返回的是一个二维张量其形状为 [batch_size, hidden_size]。
