Transformers 4.37 中文文档（四十八）（2）

Transformers 4.37 中文文档（四十八）（1）https://developer.aliyun.com/article/1565007

MvpModel

class transformers.MvpModel

<来源>

( config: MvpConfig )

参数

• config（MvpConfig）— 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

裸 MVP 模型输出原始隐藏状态，没有特定的头部。此模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

forward

<来源>

( input_ids: LongTensor = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 输入序列标记在词汇表中的索引。默认情况下将忽略填充。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  输入 ID 是什么？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。在[0, 1]中选择的掩码值：

• 对于未屏蔽的标记为 1，
  
• 对于被屏蔽的标记为 0。
  

• 注意力掩码是什么？
  
• decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 解码器输入序列标记在词汇表中的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  解码器输入 ID 是什么？
  Mvp 使用eos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。
  对于翻译和摘要训练，应提供decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将通过将input_ids向右移动来创建此张量，以用于去噪预训练。
  
• decoder_attention_mask（torch.LongTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length)，可选）— 默认行为：生成一个张量，忽略decoder_input_ids中的填充标记。因果掩码也将默认使用。
  如果您想要更改填充行为，您应该阅读modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask并根据您的需求进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图表 1。
  
• head_mask（torch.Tensor，形状为(encoder_layers, encoder_attention_heads)，可选）— 用于在编码器的注意力模块中使特定头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被屏蔽，
  
• 0 表示头部被屏蔽。
  

• decoder_head_mask（torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选）— 用于在解码器的注意力模块中使特定头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被屏蔽，
  
• 0 表示头部被屏蔽。
  

• cross_attn_head_mask（torch.Tensor，形状为(decoder_layers, decoder_attention_heads)，可选）— 用于在解码器中使交叉注意力模块中的特定头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被屏蔽，
  
• 0 表示头部被屏蔽。
  

• encoder_outputs（tuple(tuple(torch.FloatTensor)，可选）— 元组由(last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions) 组成，last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  
• past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参阅past_key_values输入）。
  如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
  
• inputs_embeds（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选）— 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
  
• decoder_inputs_embeds（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选）— 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用了past_key_values，则可以选择仅输入最后的decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您希望更多地控制如何将decoder_input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
  如果decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，则decoder_inputs_embeds将取inputs_embeds的值。
  
• use_cache（bool，可选）— 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（请参阅past_key_values）。
  
• output_attentions (bool, optional) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的attentions。
  
• output_hidden_states (bool, optional) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。
  
• return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或torch.FloatTensor元组

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（MvpConfig）和输入的各种元素。

• last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型解码器最后一层的隐藏状态序列。
  如果仅使用past_key_values，则输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)序列的最后一个隐藏状态。
  
• past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
  
• decoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个+每层输出的一个）。
  解码器每层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  
• decoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  
• cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  解码器交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  
• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  
• encoder_hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的一个+每层输出的一个）。
  编码器在每一层的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  
• encoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

MvpModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpModel
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpModel.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

MvpForConditionalGeneration

class transformers.MvpForConditionalGeneration

<来源>

( config: MvpConfig )

参数

• config（MvpConfig）— 具有模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。 查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

具有语言建模头的 MVP 模型。 可用于各种文本生成任务。 该模型继承自 PreTrainedModel。 检查超类文档以获取库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存，调整输入嵌入，修剪头等）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module子类。 将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

forward

<来源>

( input_ids: LongTensor = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None past_key_values: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。 默认情况下将忽略填充。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  输入 ID 是什么？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。 选择在[0, 1]中的掩码值：

• 1 表示未被掩码的标记，
  
• 0 表示被掩码的标记。
  

• 注意力掩码是什么？
  
• decoder_input_ids（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 词汇表中解码器输入序列标记的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。 有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  解码器输入 ID 是什么？
  Mvp 使用eos_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。
  对于翻译和摘要训练，应提供decoder_input_ids。如果未提供decoder_input_ids，模型将通过将input_ids向右移动来创建此张量，以用于去噪预训练，遵循论文中的默认策略。
  
• decoder_attention_mask (torch.LongTensor of shape (batch_size, target_sequence_length), optional) — 默认行为：生成一个张量，忽略decoder_input_ids中的填充标记。因果掩码也将默认使用。
  如果要更改填充行为，您应该阅读modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask并根据需要进行修改。有关默认策略的更多信息，请参阅论文中的图表 1。
  
• head_mask (torch.Tensor of shape (encoder_layers, encoder_attention_heads), optional) — 用于使编码器中注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]中：

• 1 表示头部未被masked。
  
• 0 表示头部被masked。
  

• decoder_head_mask (torch.Tensor of shape (decoder_layers, decoder_attention_heads), optional) — 用于使解码器中注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]中：

• 1 表示头部未被masked。
  
• 0 表示头部被masked。
  

• cross_attn_head_mask (torch.Tensor of shape (decoder_layers, decoder_attention_heads), optional) — 用于使解码器中交叉注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]中：

• 1 表示头部未被masked。
  
• 0 表示头部被masked。
  

• encoder_outputs (tuple(tuple(torch.FloatTensor), optional) — 元组包括(last_hidden_state, optional: hidden_states, optional: attentions) last_hidden_state的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) 是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。在解码器的交叉注意力中使用。
  
• past_key_values (tuple(tuple(torch.FloatTensor)), optional, 当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回) — 长度为config.n_layers的元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，以及 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（请参阅past_key_values输入）。
  如果使用past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后的decoder_input_ids（这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型）而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
  
• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制权，以便将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
  
• decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (batch_size, target_sequence_length, hidden_size), optional) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values，则可以选择仅输入最后的decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您想要更多控制权，以便将decoder_input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
  如果decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，则decoder_inputs_embeds取inputs_embeds的值。
  
• use_cache（bool，可选）— 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（请参见past_key_values）。
  
• output_attentions（bool，可选）— 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
  
• output_hidden_states（bool，可选）— 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict（bool，可选）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
  
• labels（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应该在[0, ..., config.vocab_size]范围内，或者为-100（请参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标记。
  

返回

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或torch.FloatTensor元组。

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False），包括根据配置（MvpConfig）和输入的不同元素。

• loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 语言建模损失。
  
• logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.FloatTensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  
• past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tuple(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量和 2 个额外的形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。
  
• decoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组，包括每个层的嵌入输出（如果模型有嵌入层）+ 每个层的输出。
  解码器在每个层的输出以及初始嵌入输出的隐藏状态。
  
• decoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的每个层的torch.FloatTensor元组。
  解码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  
• cross_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回）— 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的每个层的torch.FloatTensor元组。
  解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
  
• encoder_last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选） — 模型编码器最后一层的隐藏状态序列。
  
• encoder_hidden_states（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回） — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor元组（一个用于嵌入的输出，如果模型有一个嵌入层，+ 一个用于每一层的输出）。
  每层编码器的隐藏状态以及初始嵌入输出。
  
• encoder_attentions（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回） — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
  编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

MvpForConditionalGeneration 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是这个，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者则默默地忽略它们。

摘要示例：

微调模型

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForConditionalGeneration
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> inputs = tokenizer(
...     "Summarize: You may want to stick it to your boss and leave your job, but don't do it if these are your reasons.",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> labels = tokenizer("Bad Reasons To Quit Your Job", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()

模型微调后的推断

>>> with torch.no_grad():
...     generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> generated_text = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

MvpForSequenceClassification

class transformers.MvpForSequenceClassification

<来源>

( config: MvpConfig **kwargs )

参数

• config（MvpConfig） — 具有模型所有参数的模型配置类。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

在顶部具有序列分类/头的 Mvp 模型（在汇总输出的顶部有一个线性层），例如用于 GLUE 任务。

此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档以获取有关一般用法和行为的所有相关信息。

forward

<来源>

( input_ids: LongTensor = None attention_mask: Optional = None decoder_input_ids: Optional = None decoder_attention_mask: Optional = None head_mask: Optional = None decoder_head_mask: Optional = None cross_attn_head_mask: Optional = None encoder_outputs: Optional = None inputs_embeds: Optional = None decoder_inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None use_cache: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None )

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor） — 词汇表中输入序列标记的索引。默认情况下将忽略填充。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.Tensor，可选） — 避免对填充标记索引执行注意力的蒙版。蒙版值选在[0, 1]之间：

• 对于未被“masked”的标记，为 1，
  
• 对于被masked的标记，为 0。
  

• 什么是注意力蒙版？
  
• decoder_input_ids（形状为 (batch_size, target_sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选）— 词汇表中解码器输入序列标记的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参见 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是解码器输入 ID？
  Mvp 使用 eos_token_id 作为 decoder_input_ids 生成的起始标记。如果使用了 past_key_values，可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（请参见 past_key_values）。
  对于翻译和摘要训练，应提供 decoder_input_ids。如果未提供 decoder_input_ids，模型将通过将 input_ids 向右移动来创建此张量，以用于去噪预训练，遵循论文中的方法。
  
• decoder_attention_mask（形状为 (batch_size, target_sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选）— 默认行为：生成一个张量，忽略解码器输入中的填充标记。因果掩码也将默认使用。
  如果您想要更改填充行为，您应该阅读 modeling_mvp._prepare_decoder_attention_mask 并根据您的需求进行修改。有关默认策略的更多信息，请参见论文中的图表 1。
  
• head_mask（形状为 (encoder_layers, encoder_attention_heads) 的 torch.Tensor，可选）— 用于使编码器中的注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选定在 [0, 1] 中：

• 1 表示头部未被“掩盖”，
  
• 0 表示头部被“掩盖”。
  

• decoder_head_mask（形状为 (decoder_layers, decoder_attention_heads) 的 torch.Tensor，可选）— 用于使解码器中的注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选定在 [0, 1] 中：

• 1 表示头部未被“掩盖”，
  
• 0 表示头部被“掩盖”。
  

• cross_attn_head_mask（形状为 (decoder_layers, decoder_attention_heads) 的 torch.Tensor，可选）— 用于使解码器中的交叉注意力模块中的选定头部失效的掩码。掩码值选定在 [0, 1] 中：

• 1 表示头部未被“掩盖”，
  
• 0 表示头部被“掩盖”。
  

• encoder_outputs（tuple(tuple(torch.FloatTensor)，可选）— 元组包括 (last_hidden_state，可选：hidden_states，可选：attentions) last_hidden_state 的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的隐藏状态序列，可选）是编码器最后一层输出的隐藏状态序列。用于解码器的交叉注意力。
  
• past_key_values（tuple(tuple(torch.FloatTensor))，可选，当传递 use_cache=True 或当 config.use_cache=True 时返回）— 长度为 config.n_layers 的 tuple(torch.FloatTensor) 的元组，每个元组有 2 个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量和 2 个额外的形状为 (batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head) 的张量。
  包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见 past_key_values 输入）。
  如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为 (batch_size, 1) 的张量，而不是形状为 (batch_size, sequence_length) 的所有 decoder_input_ids。
  
• inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递input_ids。如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
  
• decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，您可以选择直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values，则可能只需输入最后的decoder_inputs_embeds（请参阅past_key_values）。如果您想要更多控制如何将decoder_input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
  如果decoder_input_ids和decoder_inputs_embeds都未设置，则decoder_inputs_embeds取inputs_embeds的值。
  
• use_cache (bool, 可选) — 如果设置为True，则返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（请参阅past_key_values）。
  
• output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的attentions。
  
• output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  
• labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
  

MvpForSequenceClassification 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义，但应该在此之后调用Module实例，而不是在此处调用，因为前者会负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

单标签分类示例：

在num_labels类上微调模型

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, MvpForSequenceClassification
>>> num_labels = 2  # for example, this is a binary classification task
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForSequenceClassification.from_pretrained("RUCAIBox/mvp", num_labels=num_labels)
>>> inputs = tokenizer("Classify: Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> labels = torch.tensor(1)  # the real label for inputs
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> loss.backward()

在模型微调后进行推理

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax()

Transformers 4.37 中文文档（四十八）（3）https://developer.aliyun.com/article/1565009