output= model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask)为什么start比end值还大
时间: 2023-11-21 11:04:41 浏览: 138
在您提供的代码中,您使用了 `model` 对象来进行模型推理,其中 `input_ids`、`token_type_ids` 和 `attention_mask` 是输入模型的参数。
根据您的描述,如果在使用 `model()` 进行推理后,得到的 `start` 值比 `end` 值还大,这可能是由多种原因引起的:
1. 输入数据问题:请确保输入数据的格式正确,并且经过了正确的编码。例如,`input_ids` 应该是一个包含标记索引的张量,`token_type_ids` 和 `attention_mask` 应该是与之相对应的张量。
2. 模型配置问题:检查模型配置是否正确加载并与预训练模型相匹配。确保使用正确的模型架构和参数设置。
3. 数据预处理问题:某些模型需要特定的数据预处理步骤。例如,BERT 模型需要使用分词器对文本进行分词,并生成相应的输入张量。请确保使用适当的分词器和数据预处理方法。
4. 模型输出解析问题:确保从模型输出中正确解析 `start` 和 `end` 值。根据模型的不同实现,输出可能是一个包含多个值的张量,您可能需要根据您的需求进行解析和处理。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节和示例输入,以便我可以更好地帮助您找到问题的根源。
相关问题
output = model(input_token.view(1,-1),token_type_ids = None, attention_mask = attention_token.view(1,-1)) print(output[0])
这段代码使用了预训练好的模型来生成对输入序列的响应。具体来说,它将输入序列转化为张量形式,然后调用模型的forward方法进行预测。模型的输入包括输入序列、token_type_ids和attention_mask。其中,输入序列是模型的输入,token_type_ids和attention_mask是帮助模型理解输入序列的辅助信息。最后,输出是一个张量,代表模型对输入序列的预测结果。在这里,我们打印输出的第一个元素,即预测结果的张量。
input_ids = inputs.input_ids.to(model.device) attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device) # 生成 outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128) # 将token转换为文字 output_str = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True) output_str = [s.replace(" ","") for s in output_str] print(output_str)这是什么意思
这段代码是使用已经处理好的样本输入到模型中进行推理,并将模型的输出转换为文字格式。具体来说,"input_ids = inputs.input_ids.to(model.device)" 和 "attention_mask = inputs.attention_mask.to(model.device)" 将样本的input_ids和attention_mask转移到模型所在的设备上;"outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128)" 是使用模型对输入进行推理,生成模型的输出;"tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)" 将模型的输出转换为文字格式,同时去除掉一些特殊的标记;"[s.replace(" ","") for s in output_str]" 是将输出中的空格去掉,最终输出生成的文字结果。也就是说,这段代码的作用是使用模型对输入进行推理,生成相应的输出,并将输出转换成可以阅读的文字格式。
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