model的output_hidden_states=True
时间: 2024-05-23 22:13:25 浏览: 13
当将`output_hidden_states`参数设置为`True`时,模型的输出将包含所有层的隐藏状态。这意味着,除了输出最后一层的隐藏状态之外,还会输出每一层的隐藏状态,以及输入嵌入层的隐藏状态。这对于某些任务,如语言建模和序列标注等,可以提高性能。输出的形状将是一个元组,其中第一个元素为最后一层的输出,第二个元素为所有层的隐藏状态,第三个元素为嵌入层的隐藏状态。例如,对于使用BERT进行文本分类的任务,可以将`output_hidden_states`参数设置为`True`,以便获取每个token在所有层的表示,然后使用这些表示来计算每个token的加权平均值或最大值,并将其用作分类器的输入。
相关问题
embeddings_right = self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True).pooler_output这行代码什么意思
这行代码是用来获取ChitGPT模型的输出,其中包括输入的文本经过模型处理后的嵌入表示(embeddings)和池化层(pooler)的输出。具体来说,代码中的`self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True)`表示对输入的文本进行模型处理,其中`output_hidden_states=True`表示输出所有隐藏层的表示,`return_dict=True`表示以字典形式返回结果,`sent_emb=True`表示只返回最后一个隐藏层的表示。接着,`.pooler_output`表示获取模型池化层的输出。因此,代码的最终结果`embeddings_right`是一个包含了ChitGPT模型的嵌入表示和池化层输出的字典。
attention_mask = inputs["attention_mask"] input_ids = inputs["input_ids"] input_batch = {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask} output = self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True) last_hidden_states = output.hidden_states[-1] mean_output = (torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum( attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))
这段代码计算了一个平均输出 `mean_output`,让我逐步解释一下每一部分的作用:
1. `attention_mask` 和 `input_ids` 是输入数据中的两个关键部分。`attention_mask` 是一个用于指示模型应该关注哪些位置的张量,而 `input_ids` 是输入文本的编码表示。
2. `input_batch` 是一个包含了 `input_ids` 和 `attention_mask` 的字典,用于传递给模型进行推理。
3. `self.pro_model(**input_batch, output_hidden_states=True)` 是通过调用 `self.pro_model` 模型来获取输出结果。`output_hidden_states=True` 表示我们希望获取模型中每一层的隐藏状态。
4. `output.hidden_states[-1]` 表示从模型输出中获取最后一层的隐藏状态。
5. `(torch.sum(last_hidden_states * attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1) / torch.sum(attention_mask.unsqueeze(-1), dim=1))` 是计算平均输出的关键部分。首先,将最后一层的隐藏状态与注意力掩码相乘,以过滤掉无效的位置。然后,对第二个维度进行求和,得到有效位置的总和。最后,将每个位置的加权平均值计算为总和除以有效位置的数量。
最终,`mean_output` 是根据上述计算得到的平均输出结果。
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