def forward(self, x): context = x[0] mask = x[2] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=True) out = self.fc(pooled) return out

这是一个 PyTorch 模型的前向传递函数，输入参数 x 是一个包含三个元素的元组，分别是输入文本、输入文本的掩码和输入文本的段落 ID。该函数使用 BERT 模型对输入文本进行编码，然后使用全连接层对编码结果进行分类或回归等任务。其中，掩码用于指示哪些单词是 padding，哪些单词是有意义的，从而在计算 attention 时忽略 padding 位置。函数返回全连接层的输出。

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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 PyTorch 的模型类，名为 `MyBertModel`，继承自 `nn.Module`。这个模型使用了预训练的 BERT 模型，通过 `BertModel.from_pretrained(config.bert_path)` 加载预训练模型。然后，使用一个全连接层 `nn.Linear` 将 BERT 的输出映射到指定的类别个数上，即 `config.num_classes`。

在 forward 方法中，输入 `x` 是一个元组，包含三个张量：句子的 token id 序列 `context`，对应的 token 序列长度 `seq_len`，以及 padding 部分的掩码 `mask`。使用 BERT 模型对 `context` 序列进行编码，得到输出 `pooled`。最后，将 `pooled` 传入全连接层 `self.fc` 得到输出结果 `out`，并返回。

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。