attention_mask
时间: 2023-08-14 07:06:00 浏览: 49
"attention_mask"是在自然语言处理中使用的一种技术,它通常是一个二进制矩阵,用于指示哪些标记需要在模型的注意力机制中进行关注,哪些标记应该被忽略。在语言模型中,输入序列中的每个标记都有一个对应的注意力掩码,它可以是一个包含1和0的向量或矩阵。在训练过程中,模型可以利用attention_mask对输入序列进行加权,以便更好地处理较长的句子或文本序列。
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def collate_fn(features: Dict): batch_input_ids = [torch.LongTensor(feature["input_ids"]) for feature in features] batch_attention_mask = [torch.LongTensor(feature["attention_mask"]) for feature in features] batch_labels = [torch.LongTensor(feature["labels"]) for feature in features] # padding batch_input_ids = pad_sequence(batch_input_ids, batch_first=True, padding_value=0) batch_attention_mask = pad_sequence(batch_attention_mask, batch_first=True, padding_value=0) batch_labels = pad_sequence(batch_labels, batch_first=True, padding_value=-100) return { "input_ids": batch_input_ids, "attention_mask": batch_attention_mask, "labels": batch_labels }这段什么意思
这段代码是一个数据加载器的 `collate_fn` 函数,用于将单个数据样本组合成一个批次数据。函数的输入 `features` 是一个字典,包含多个数据样本,每个样本都包含了输入的 `input_ids`,`attention_mask` 和目标 `labels`。函数的输出是一个字典,包含了批量的输入 `input_ids`,`attention_mask` 和目标 `labels`。
具体地,函数首先将每个数据样本的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 分别取出,并使用 `torch.LongTensor()` 将它们转换为 `torch.Tensor` 类型。然后,函数使用 `pad_sequence()` 函数对 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 进行填充,使它们在批次维度上具有相同的长度。在填充时,`batch_first=True` 表示批次维度在第一维,`padding_value=0` 表示填充的值为0(对于 `input_ids` 和 `attention_mask`),`padding_value=-100` 表示填充的值为-100(对于 `labels`)。最后,函数将填充后的 `input_ids`、`attention_mask` 和 `labels` 组合成一个字典,并返回。
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。