帮我用bert等价实现embedding = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(pre_trained_embedding), freeze=False)

可以使用以下代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

pre_trained_embedding = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 假设这是预训练的嵌入矩阵

embedding = nn.Embedding.from_pretrained(torch.FloatTensor(pre_trained_embedding), freeze=False)

print(embedding(torch.LongTensor([0, 1, 2]))) # 输出预训练嵌入矩阵中第1、2、3行的嵌入向量

注意，这里的pre_trained_embedding是一个二维列表，其中每一行表示一个词的嵌入向量。在实际应用中，可以使用预训练的词向量，也可以使用随机初始化的词向量。freeze参数表示是否冻结嵌入层的参数，如果设置为False，则可以在训练过程中更新嵌入层的参数。

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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。

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

这是一个使用预训练的Bert模型进行文本分类的模型。其中，Bert模型通过输入的句子和mask来生成句子的表示，然后通过一个全连接层将该表示映射到分类结果。在模型构造函数中，通过加载预训练的Bert模型和设置全连接层的输入和输出维度来初始化模型。在模型前向传播函数中，通过调用Bert模型的forward函数获取句子的表示，并通过全连接层将其映射到分类结果。