def forward(self, input_data, attention_mask=None, labels=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, head_mask=None): outputs = self.bert(input_data, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, head_mask=head_mask, inputs_embeds=inputs_embeds) sequence_output = outputs[0] # 去除cls,(batch,seq) sequence_output = sequence_output[:, 1:] sequence_output = self.dropout(sequence_output) # 得到判别值 logits = self.classifier(sequence_output) outputs = (logits,) if labels is not None: loss_mask = labels.gt(-1) loss = self.crf(logits, labels, loss_mask) * (-1) outputs = (loss,) + outputs # contain: (loss), scores return outputs

时间: 2024-02-15 11:29:03 浏览: 232
这是BertNER模型的前向传播函数,输入参数包括input_data,attention_mask,labels,position_ids,inputs_embeds,head_mask。其中,input_data是输入的文本数据,attention_mask是掩码,用于指示哪些词是padding,labels是标注序列,position_ids是位置编码,inputs_embeds是词嵌入向量,head_mask是多头注意力层的掩码。 在函数中,首先将输入数据input_data输入到BERT模型中,得到输出outputs,其中outputs[0]表示BERT模型的输出特征。接着,去掉输出特征中的[CLS]标记,并通过dropout层进行随机失活。然后,将输出特征输入到线性分类器中,得到每个位置上的标记得分,即预测值。如果labels不为空,则计算损失值,并将损失值添加到输出outputs中。最后,返回输出outputs。
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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。

为以下代码写注释:class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

注释如下: ``` class TransformerClassifier(torch.nn.Module): # 定义一个名为TransformerClassifier的继承自nn.Module的类 def __init__(self, num_labels): # 初始化函数,num_labels为标签数 super().__init__() # 调用父类的构造函数 self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # 用预训练的中文Bert模型初始化self.bert, 输出维度为num_labels # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) # 定义dropout层,丢弃概率为0.1 self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256 self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为num_labels self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256 self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2 self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层,输入维度为640,输出维度为256 self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # 定义一个全连接层,输入维度为256,输出维度为2 def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # 前向传播函数,输入参数分别为input_ids、attention_mask、token_type_ids outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # 将输入传入self.bert中,得到输出 logits = outputs.logits # 从输出中得到logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) # 将logits输入到self.classifier1中,经过relu函数后得到clas clas = self.classifier2(clas) # 将clas输入到self.classifier2中,得到分类结果 death = F.relu(self.regress1(logits)) # 将logits输入到self.regress1中,经过relu函数后得到death death = self.regress2(death) # 将death输入到self.regress2中,得到死亡概率 life = F.relu(self.regress3(logits)) # 将logits输入到self.regress3中,经过relu函数后得到life life = self.regress4(life) # 将life输入到self.regress4中,得到生存概率 return clas, death, life # 返回分类结果、死亡概率、生存概率
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