pytroch实现tf.sequence_mask

在PyTorch中，可以使用以下代码来实现tf.sequence_mask：

import torch

# lengths是一个一维张量，存储了每个序列的长度
# max_len是要填充的最大长度
def sequence_mask(lengths, max_len):
    # 生成每个位置的标记，标记长度小于等于该位置的为1，否则为0
    range_tensor = torch.arange(max_len).expand(len(lengths), max_len)
    mask = range_tensor.lt(lengths.unsqueeze(1))
    # 将布尔类型的mask张量转换为浮点类型
    mask = mask.float()
    return mask

以上代码中，利用torch的arange函数生成一个从0到max_len-1的一维张量range_tensor，然后利用expand方法扩展维度，使其第一维和传入的长度张量长度一致，之后进行比较生成mask张量。其中，lt方法返回一个张量，表示range_tensor小于lengths中每个元素的结果。最后将布尔类型的mask张量转换为浮点类型。

相关问题

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

这段代码是用 TensorFlow 和 BERT 模型进行文本分类的示例。首先定义了模型路径和参数，然后使用 `hub.KerasLayer` 加载 BERT 模型，对输入进行编码后，添加一个全连接层并进行二分类，构建一个分类模型。接着使用 `bert.tokenization.FullTokenizer` 对输入数据进行编码，最后使用 `model.fit` 进行微调训练。这个示例并不是完整的代码，需要根据实际情况进行修改。

ValueError: in user code: File "C:\Users\99319\AppData\Local\Temp\ipykernel_47752\805213231.py", line 47, in train_step * predictions = model(input_data) File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler ** raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 232, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential" " f"(type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (100, 256) Call arguments received by layer "sequential" " f"(type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(100,), dtype=int32) • training=None • mask=None

这个错误信息看起来是在使用 Keras 训练模型时出现的。错误提示指出你的 LSTM 层期望接收 3 维输入，但是实际上你传入了一个 2 维的张量。具体来说，你传入了一个形状为 (100, 256) 的张量，但是 LSTM 层期望的是一个形状为 (batch_size, sequence_length, input_dim) 的张量，其中 batch_size 表示输入的样本数量，sequence_length 表示每个样本的长度（即输入序列的长度），input_dim 表示每个时间步的输入特征的维度。因此，你需要检查一下你的输入数据是否符合 LSTM 层的要求，如果不符合，可以考虑对数据进行变换或调整模型参数。