autoconfig bertconfig

AutoConfig和BertConfig都是Hugging Face Transformers库中的配置类，用于加载和存储预训练模型的配置信息。其中，BertConfig是针对BERT模型的配置类，而AutoConfig则是一个通用的配置类，可以自动识别和加载各种类型的预训练模型的配置信息。AutoConfig类可以根据预训练模型的名称或路径自动选择对应的配置类，从而方便地加载和使用预训练模型。在上面的引用中，第一段代码中的from transformers import AutoConfig语句就是导入AutoConfig类，第三段代码中的config = AutoConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')语句则是使用AutoConfig类加载了一个BERT模型的配置信息。

相关问题

如何获取config对象

获取 `config` 对象的方法取决于您使用的开发平台和代码语言。以下是一些常见的获取 `config` 对象的示例代码：

Python 使用 Hugging Face Transformers 库的示例：

from transformers import AutoConfig

model_name = "bert-base-uncased"  # 替换为您所使用的模型名称
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)

这将从预训练模型加载配置，并将其存储在 `config` 对象中。

如果您使用其他的开发平台或库，可以查阅相应的文档以了解如何加载和获取配置对象。

class EntityRankerClassifier(nn.Module): def __init__(self, n_classes, PRE_TRAINED_MODEL_NAME): super(EntityRankerClassifier, self).__init__() self.bert = AutoModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME) self.drop = nn.Dropout(p=0.3) self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes) def forward(self, input_ids, attention_mask): _, pooled_output = self.bert( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, return_dict=False ) output = self.drop(pooled_output) return self.out(output)

这是一个使用预训练的BERT模型进行分类的PyTorch模型，具体来说，该模型包含以下几个部分：

1. 初始化函数：接受两个参数，一个是输出类别数n_classes，一个是预训练模型的名称PRE_TRAINED_MODEL_NAME，通过调用父类初始化函数来初始化模型。

2. 模型结构：该模型使用预训练的BERT模型作为编码器，通过AutoModel.from_pretrained函数加载预训练模型，并将输入的文本序列input_ids和注意力掩码attention_mask传入BERT模型中，得到BERT模型的输出。这里使用的是BERT模型的池化输出pooled_output，即将所有单词的输出取平均得到的一维向量，作为文本的表示。接着通过一个Dropout层进行正则化，最后通过一个全连接层进行分类。

3. 前向传播函数：接受两个参数，一个是文本序列input_ids，一个是注意力掩码attention_mask，将这两个参数传入模型结构中，得到模型的输出。

需要注意的是，在使用该模型进行分类时，需要将输入的文本序列转换为对应的input_ids和attention_mask，可以使用tokenizer将文本序列转换为模型所需的格式。在训练模型时，需要使用交叉熵损失函数和优化器对模型进行训练。