在r语言中如何取出transformer模型的attention map

在 R 语言中如何获取 Transformer 模型的 attention map？

要获取 Transformer 模型的 attention map，可以使用 R 语言中的 `transformers` 包。首先需要用该包加载已经训练好的 Transformer 模型，然后输入一段文本，通过模型的 `predict` 函数获取模型的输出，包括 attention map。

下面是一个示例代码，假设我们已经有一个训练好的 Transformer 模型文件 `model.h5` 和一个输入文本文件 `input.txt`，其中输入文本是一个字符串，每个词之间用空格隔开：

# 安装 transformers 包
install.packages("transformers")

# 导入必要的库
library(transformers)

# 加载训练好的 Transformer 模型
model <- load_tf_model("model.h5")

# 读取输入文本
input_text <- readLines("input.txt")

# 对输入文本进行预处理
input_tokens <- tokenizer$texts_to_sequences(input_text)
input_tokens <- pad_sequences(input_tokens, maxlen = max_len, padding = "post", truncating = "post")

# 获取模型输出，包括 attention map
output <- predict(model, input_tokens, return_attention = TRUE)

# 获取 attention map
attention_map <- output$attention

在上述代码中，我们通过 `predict` 函数的 `return_attention` 参数设置为 `TRUE`，使得模型的输出中包含 attention map。最后，我们可以将 attention map 保存到文件或者进行可视化分析。