transform模块化插入
时间: 2023-10-16 17:23:53 浏览: 38
在使用Transformers库时,可以通过模块化插入的方式来自定义模型中间的层。以下是一个示例代码:
```python
import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 加载模型
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
# 自定义模块
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, dropout_prob):
super(MyModule, self).__init__()
self.linear1 = torch.nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.dropout = torch.nn.Dropout(dropout_prob)
self.linear2 = torch.nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, inputs):
x = inputs
x = self.linear1(x)
x = torch.nn.functional.relu(x)
x = self.dropout(x)
x = self.linear2(x)
return x
# 插入自定义模块
model.encoder.layer[0].attention.self = torch.nn.Sequential(
model.encoder.layer[0].attention.self,
MyModule(hidden_size=model.config.hidden_size, dropout_prob=0.1)
)
# 使用模型进行文本编码
text = "This is a sample text."
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)
outputs = model(input_ids)
```
在上面的示例中,我们定义了一个名为`MyModule`的自定义模块,并将其插入到了BERT模型的第一层attention self层之后。插入的方式是通过将原有的模块和自定义模块传入`torch.nn.Sequential()`中来实现的。最后,我们使用模型对文本进行编码,并输出了模型的输出结果。
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