帮我用bert和pytorch等价实现nn.Embedding()

可以使用以下代码实现：

import torch
from transformers import BertModel

class BertEmbedding(torch.nn.Module):
def __init__(self, bert_model):
super(BertEmbedding, self).__init__()
self.bert = bert_model

def forward(self, input_ids):
outputs = self.bert(input_ids)
pooled_output = outputs[1]
return pooled_output

# Load pre-trained BERT model
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Create BertEmbedding module
bert_embedding = BertEmbedding(bert_model)

# Test with example input
input_ids = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
embedding = bert_embedding(input_ids)
print(embedding.shape) # Output: torch.Size([1, 768])

相关问题

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

当然可以，以下是等价的代码：

import torch.nn as nn

embedding = nn.Embedding(pre_trained_embedding.shape[0], pre_trained_embedding.shape[1])
embedding.weight.data.copy_(torch.from_numpy(pre_trained_embedding))
embedding.weight.requires_grad = True

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。