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)
时间: 2024-02-23 09:56:57 浏览: 26
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。
相关问题
no module named 'retinaface.pre_trained_models'
这个错误提示意味着你的代码中缺少名为'retinaface.pre_trained_models'的模块。你可以尝试以下方法来解决这个问题:
1. 确认你已经安装了'retinaface'模块,并且版本是最新的。你可以使用pip命令安装最新版本的'retinaface'模块:
```
pip install -U retinaface
```
2. 确认你的代码中正确导入了'retinaface.pre_trained_models'模块。你可以检查你的代码中的导入语句是否正确,例如:
```
from retinaface.pre_trained_models import get_model
```
如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试在GitHub上搜索'retinaface.pre_trained_models'模块,看看是否有其他开发者遇到过类似的问题并提供了解决方案。
def __init__(self, num_classes=10):
This line of code is defining the constructor method for a class. The constructor method is called when an object of the class is created.
The parameter `num_classes` is being passed to the constructor method with a default value of 10. This parameter is used to set the number of classes that the model will classify.
For example, if the model is being trained to classify images of animals into 10 different categories (e.g. cats, dogs, birds, etc.), then `num_classes` would be set to `10`. This parameter allows for flexibility in the number of classes that the model can classify.