def forward(self, x): context = x[0] # 对应输入的句子 shape[128,32] mask = x[2] # 对padding部分进行mask shape[128,32] encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out, _ = self.lstm(encoder_out) out = self.dropout(out) out = out[:, -1, :] out = self.fc(out) return out
时间: 2023-06-14 14:04:52 浏览: 63
这是一个 PyTorch 模型的 forward 方法。该模型包含一个 BERT 和一个双向 LSTM 层,用于提取输入句子的特征。在 forward 方法中,输入 x 是一个包含三个元素的元组,第一个元素 context 是输入的句子,第二个元素是不需要处理的数据,第三个元素 mask 是一个与 context 有相同形状的 tensor,用于对输入的 padding 部分进行 mask。在 forward 方法中,先使用 BERT 对输入句子进行编码,再将编码结果输入到双向 LSTM 层中。最后,使用一个全连接层将 LSTM 输出的最后一个时间步的 hidden state 转换为一个分类结果。这个方法的返回值是一个 tensor,表示模型的输出结果。
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def forward(self, x): context = x[0] mask = x[2] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=True) out = self.fc(pooled) return out
这是一个 PyTorch 模型的前向传递函数,输入参数 x 是一个包含三个元素的元组,分别是输入文本、输入文本的掩码和输入文本的段落 ID。该函数使用 BERT 模型对输入文本进行编码,然后使用全连接层对编码结果进行分类或回归等任务。其中,掩码用于指示哪些单词是 padding,哪些单词是有意义的,从而在计算 attention 时忽略 padding 位置。函数返回全连接层的输出。
class MyBertModel(nn.Module): def __init__(self, config): super(MyBertModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(config.bert_path) for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes) def forward(self, x): context = x[0] # 输入的句子 mask = x[2] # 对padding部分进行mask,和句子一个size,padding部分用0表示,如:[1, 1, 1, 1, 0, 0] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = self.fc(pooled) return out
这是一个 PyTorch 的模型类,名为 `MyBertModel`,继承自 `nn.Module`。这个模型使用了预训练的 BERT 模型,通过 `BertModel.from_pretrained(config.bert_path)` 加载预训练模型。然后,使用一个全连接层 `nn.Linear` 将 BERT 的输出映射到指定的类别个数上,即 `config.num_classes`。
在 forward 方法中,输入 `x` 是一个元组,包含三个张量:句子的 token id 序列 `context`,对应的 token 序列长度 `seq_len`,以及 padding 部分的掩码 `mask`。使用 BERT 模型对 `context` 序列进行编码,得到输出 `pooled`。最后,将 `pooled` 传入全连接层 `self.fc` 得到输出结果 `out`,并返回。