Transformers 4.37 中文文档(四十五)(7)

简介: Transformers 4.37 中文文档(四十五)

Transformers 4.37 中文文档(四十五)(6)https://developer.aliyun.com/article/1565220


MobileBertForTokenClassification

class transformers.MobileBertForTokenClassification

<来源>

( config )

参数

  • config(MobileBertConfig)- 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相关的权重,只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

MobileBert 模型在顶部带有一个令牌分类头(隐藏状态输出的顶部线性层),例如用于命名实体识别(NER)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)。

该模型还是 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: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None labels: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids(形状为(batch_size, sequence_length)torch.LongTensor)- 词汇表中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()。
    输入 ID 是什么?
  • attention_mask(形状为(batch_size, sequence_length)torch.FloatTensor可选)- 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择:
  • 1 表示未被掩盖的标记,
  • 0 表示被掩盖的标记。
  • 注意力掩码是什么?
  • token_type_ids(形状为(batch_size, sequence_length)torch.LongTensor可选)- 段标记索引,指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择:
  • 0 对应于句子 A的标记,
  • 1 对应于句子 B的标记。
  • 令牌类型 ID 是什么?
  • position_ids(形状为(batch_size, sequence_length)torch.LongTensor可选)- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
    位置 ID 是什么?
  • head_mask(形状为(num_heads,)(num_layers, num_heads)torch.FloatTensor可选)- 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择:
  • 1 表示头部未被掩盖
  • 0 表示头部被掩盖
  • inputs_embeds(形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)torch.FloatTensor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。
  • output_attentionsbool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,请参阅返回的张量下的attentions
  • output_hidden_statesbool可选)- 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参阅返回的张量下的hidden_states
  • return_dictbool可选)- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  • labels(形状为(batch_size, sequence_length)torch.LongTensor可选) — 用于计算标记分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。

返回

transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个torch.FloatTensor元组(如果传递了return_dict=Falseconfig.return_dict=False时)包含各种元素,取决于配置(MobileBertConfig)和输入。

  • loss(形状为(1,)torch.FloatTensor可选,当提供labels时返回) — 分类损失。
  • logits(形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)torch.FloatTensor) — 分类分数(SoftMax 之前)。
  • hidden_statestuple(torch.FloatTensor)可选,当传递output_hidden_states=Trueconfig.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)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)。
    模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  • attentionstuple(torch.FloatTensor)可选,当传递output_attentions=Trueconfig.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)torch.FloatTensor元组(每层一个)。
    在注意力 softmax 之后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

MobileBertForTokenClassification 的前向方法,覆盖__call__特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在此函数内定义,但应该在之后调用Module实例,而不是在此处调用,因为前者会处理运行前后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MobileBertForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/mobilebert-finetuned-ner")
>>> model = MobileBertForTokenClassification.from_pretrained("mrm8488/mobilebert-finetuned-ner")
>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
... )
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = logits.argmax(-1)
>>> # Note that tokens are classified rather then input words which means that
>>> # there might be more predicted token classes than words.
>>> # Multiple token classes might account for the same word
>>> predicted_tokens_classes = [model.config.id2label[t.item()] for t in predicted_token_class_ids[0]]
>>> predicted_tokens_classes
['I-ORG', 'I-ORG', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-LOC', 'O', 'I-LOC', 'I-LOC']
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
>>> round(loss.item(), 2)
0.03

MobileBertForQuestionAnswering

transformers.MobileBertForQuestionAnswering

< source >

( config )

参数

  • config(MobileBertConfig) — 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相关的权重,只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

MobileBert 模型,顶部带有用于提取式问答任务(如 SQuAD)的跨度分类头(在隐藏状态输出的线性层上计算span start logitsspan end logits)。

此模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取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 文档以获取与一般用法和行为相关的所有信息。

forward

< source >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_ids: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: Optional = None start_positions: Optional = None end_positions: Optional = None output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

  • input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中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()。
    输入 ID 是什么?
  • attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在 [0, 1]
  • 1 表示未被 masked 的标记,
  • 0 表示被 masked 的标记。
  • 注意力掩码是什么?
  • token_type_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 段标记索引,指示输入的第一部分和第二部分。索引选择在 [0, 1]
  • 0 对应于 句子 A 标记,
  • 1 对应于 句子 B 标记。
  • 令牌类型 ID 是什么?
  • position_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。选择范围为 [0, config.max_position_embeddings - 1]
    位置 ID 是什么?
  • head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。掩码值选择在 [0, 1]
  • 1 表示头部未被 masked
  • 0 表示头部被 masked
  • 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,这将非常有用。
  • 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,请参见返回张量中的 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,请参见返回张量中的 hidden_states
  • return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
  • start_positions (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记范围的开始位置(索引)的标签,以计算标记分类损失。位置被夹紧到序列的长度(sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。
  • end_positions (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记分类损失的标记范围结束位置(索引)的标签。位置被夹紧到序列的长度(sequence_length)。序列外的位置不会被考虑在内计算损失。

返回

transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组(如果传递了return_dict=Falseconfig.return_dict=False时)包括根据配置(MobileBertConfig)和输入的各种元素。

  • loss(形状为(1,)torch.FloatTensor可选,当提供labels时返回) — 总跨度提取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  • start_logits(形状为(batch_size, sequence_length)torch.FloatTensor) — 跨度起始得分(SoftMax 之前)。
  • end_logits(形状为(batch_size, sequence_length)torch.FloatTensor) — 跨度结束得分(SoftMax 之前)。
  • hidden_statestuple(torch.FloatTensor)可选,当传递output_hidden_states=Trueconfig.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)torch.FloatTensor元组(如果模型有嵌入层,则为嵌入的输出+每一层的输出)。
    模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • attentionstuple(torch.FloatTensor)可选,当传递output_attentions=Trueconfig.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)torch.FloatTensor元组(每层一个)。
    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

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

尽管前向传递的步骤需要在此函数内定义,但应该在之后调用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,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoTokenizer, MobileBertForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csarron/mobilebert-uncased-squad-v2")
>>> model = MobileBertForQuestionAnswering.from_pretrained("csarron/mobilebert-uncased-squad-v2")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax()
>>> answer_end_index = outputs.end_logits.argmax()
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
>>> tokenizer.decode(predict_answer_tokens, skip_special_tokens=True)
'a nice puppet'
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([12])
>>> target_end_index = torch.tensor([13])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
>>> round(loss.item(), 2)
3.98

TensorFlow 隐藏 TensorFlow 内容

TFMobileBertModel

class transformers.TFMobileBertModel

<来源>

( config *inputs **kwargs )

参数

  • config(MobileBertConfig) — 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相关的权重,只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

裸 MobileBert 模型变压器输出原始隐藏状态,没有特定的头部。

这个模型继承自 TFPreTrainedModel。查看超类文档,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)。

这个模型也是一个tf.keras.Model子类。将其用作常规的 TF 2.0 Keras 模型,并参考 TF 2.0 文档以获取与一般用法和行为相关的所有内容。

transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入:

  • 将所有输入作为关键字参数(类似于 PyTorch 模型),或
  • 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。

支持第二种格式的原因是,当将输入传递给模型和层时,Keras 方法更喜欢这种格式。由于这种支持,当使用 model.fit() 等方法时,应该可以“正常工作” - 只需以 model.fit() 支持的任何格式传递输入和标签即可!但是,如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式,例如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时,有三种可能性可用于收集第一个位置参数中的所有输入张量:

  • 只有一个包含 input_ids 的张量,没有其他内容:model(input_ids)
  • 一个长度可变的列表,其中包含按照文档字符串中给定的顺序的一个或多个输入张量:model([input_ids, attention_mask])model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
  • 一个字典,其中包含与文档字符串中给定的输入名称相关联的一个或多个输入张量:model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意,当使用 子类化 创建模型和层时,您无需担心任何这些,因为您可以像将输入传递给任何其他 Python 函数一样传递输入!

call

<来源>

( input_ids: TFModelInputType | None = None attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None token_type_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling or tuple(tf.Tensor)

参数

  • input_ids (Numpy arraytf.Tensor,形状为 (batch_size, sequence_length)) — 词汇表中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.call() 和 PreTrainedTokenizer.encode()。
    什么是输入 ID?
  • attention_mask (Numpy arraytf.Tensor,形状为 (batch_size, sequence_length)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] 范围内的掩码值:
  • 1 表示未被掩码的标记,
  • 0 表示被掩码的标记。
  • 什么是注意力掩码?
  • token_type_ids (Numpy arraytf.Tensor,形状为 (batch_size, sequence_length)可选) — 段标记索引,指示输入的第一部分和第二部分。 索引选择在 [0, 1]
  • 0 对应于 句子 A 标记,
  • 1 对应于 句子 B 标记。
  • 什么是令牌类型 ID?
  • position_ids (Numpy arraytf.Tensor,形状为 (batch_size, sequence_length)可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。 选择范围为 [0, config.max_position_embeddings - 1]
    什么是位置 ID?
  • head_mask (Numpy arraytf.Tensor,形状为 (num_heads,)(num_layers, num_heads)可选) — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。 选择在 [0, 1] 范围内的掩码值:
  • 1 表示头部未被掩码,
  • 0 表示头部被掩码。
  • inputs_embeds (tf.Tensor,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。
  • 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,请参见返回的张量下的 attentions。此参数仅在急切模式下可用,在图模式下将使用配置中的值。
  • output_hidden_statesbool可选)- 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请查看返回张量下的hidden_states。此参数仅在急切模式下使用,在图模式下将使用配置中的值。
  • return_dictbool可选)- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可在急切模式下使用,在图模式下该值将始终设置为 True。
  • trainingbool可选,默认为False)- 是否在训练模式下使用模型(一些模块如 dropout 模块在训练和评估之间有不同的行为)。

返回

transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling 或tuple(tf.Tensor)

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling 或一个tf.Tensor元组(如果传递return_dict=Falseconfig.return_dict=False时)包含根据配置(MobileBertConfig)和输入的不同元素。

  • last_hidden_state(形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)tf.Tensor)- 模型最后一层的隐藏状态序列。
  • pooler_output(形状为(batch_size, hidden_size)tf.Tensor)- 序列的第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态,进一步由线性层和 Tanh 激活函数处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测(分类)目标中训练的。
    这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要,你通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
  • hidden_statestuple(tf.Tensor)可选,当传递output_hidden_states=Trueconfig.output_hidden_states=True时返回)- 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)tf.Tensor元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出)。
    模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。
  • attentionstuple(tf.Tensor)可选,当传递output_attentions=Trueconfig.output_attentions=True时返回)- 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)tf.Tensor元组(每层一个)。
    自注意力头中的注意力 softmax 之后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

TFMobileBertModel 前向方法,覆盖__call__特殊方法。

虽然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,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFMobileBertModel
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mobilebert-uncased")
>>> model = TFMobileBertModel.from_pretrained("google/mobilebert-uncased")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state


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