Transformers 4.37 中文文档（五十二）（5）

Transformers 4.37 中文文档（五十二）（4）https://developer.aliyun.com/article/1565284

QDQBertForNextSentencePrediction

class transformers.QDQBertForNextSentencePrediction

<来源>

( config )

参数

• config（QDQBertConfig） — 包含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。

Bert 模型，顶部带有“下一句预测（分类）”头。

该模型继承自 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）。

该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。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 **kwargs ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput 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。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call() 了解详情。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.FloatTensor，可选） — 避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。蒙版值选在 [0, 1] 中：

• 1 代表“未蒙版”的标记，
  
• 0 代表“蒙版”的标记。
  

• 什么是注意力蒙版？
  
• token_type_ids（形状为 (batch_size, sequence_length) 的 torch.LongTensor，可选） — 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引选在 [0, 1] 中：

• 0 对应于 句子 A 标记，
  
• 1 对应于 句子 B 标记。
  

• 什么是 token type IDs?
  
• position_ids (torch.LongTensor，形状为(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]。
  什么是 position IDs?
  
• head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，optional) — 用于使自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 表示头部未被掩盖，
  
• 0 表示头部被掩盖。
  

• inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，optional) — 可选地，可以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，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
  
• 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，请参阅返回张量下的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，请参阅返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict (bool，optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
  
• labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，optional) — 用于计算下一个序列预测（分类）损失的标签。输入应为一个序列对（参见input_ids文档字符串）。索引应在[0, 1]中：

• 0 表示序列 B 是序列 A 的延续，
  
• 1 表示序列 B 是一个随机序列。
  

返回

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

一个 transformers.modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（QDQBertConfig）和输入。

• loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当提供next_sentence_label时返回) — 下一个序列预测（分类）损失。
  
• logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, 2)) — 下一个序列预测（分类）头部的预测分数（SoftMax 之前的 True/False 连续性分数）。
  
• 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，则为嵌入的输出+每个层的输出）。
  模型在每个层的输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  
• 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。
  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。
  

QDQBertForNextSentencePrediction 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。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForNextSentencePrediction
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForNextSentencePrediction.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> next_sentence = "The sky is blue due to the shorter wavelength of blue light."
>>> encoding = tokenizer(prompt, next_sentence, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**encoding, labels=torch.LongTensor([1]))
>>> logits = outputs.logits
>>> assert logits[0, 0] < logits[0, 1]  # next sentence was random

QDQBertForMultipleChoice

class transformers.QDQBertForMultipleChoice

<来源>

( config )

参数

• config（QDQBertConfig）— 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。

在顶部具有多选分类头的 Bert 模型（顶部是一个线性层和一个 softmax，例如用于 RocStories/SWAG 任务的模型）。

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（例如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

此模型还是一个 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.MultipleChoiceModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

• input_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, 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()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 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（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 段标记索引，指示输入的第一部分和第二部分。索引在[0, 1]中选择：

• 0 对应于句子 A标记。
  
• 1 对应于句子 B标记。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• position_ids（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，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。
  什么是位置 ID？
  
• head_mask（torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]之间：

• 1 表示头部未被掩码，
  
• 0 表示头部被掩码。
  

• inputs_embeds（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices, 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，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
  
• 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，请参阅返回张量下的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，请参阅返回张量下的hidden_states。
  
• return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。
  
• labels (torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，optional) — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices-1]范围内，其中num_choices是输入张量的第二维度的大小。（参见上面的input_ids）
  

返回

transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或torch.FloatTensor元组

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

• loss (torch.FloatTensor，形状为*(1,)*，optional，当提供labels时返回) — 分类损失。
  
• logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维度。（参见上面的input_ids）。
  分类得分（SoftMax 之前）。
  
• 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（一个用于嵌入的输出，如果模型有嵌入层，+ 一个用于每个层的输出）。
  模型在每个层的输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  
• 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（每个层一个）。
  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。
  

QDQBertForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了__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，而不是在此之后调用，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, QDQBertForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> prompt = "In Italy, pizza served in formal settings, such as at a restaurant, is presented unsliced."
>>> choice0 = "It is eaten with a fork and a knife."
>>> choice1 = "It is eaten while held in the hand."
>>> labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)  # choice0 is correct (according to Wikipedia ;)), batch size 1
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
>>> outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()}, labels=labels)  # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits

QDQBertForTokenClassification

class transformers.QDQBertForTokenClassification

<来源>

( config )

参数

• config (QDQBertConfig) — 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，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

QDQBERT 模型在顶部带有一个标记分类头（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。

这个模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档，了解库为其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）。

这个模型也是一个 PyTorch torch.nn.Module子类。将其用作常规的 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: 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 (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)) — 词汇表中输入序列令牌的索引。
  可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

• 1 表示未被遮罩的令牌，
  
• 0 表示被遮罩的令牌。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 段令牌索引，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令牌，
  
• 1 对应于句子 B令牌。
  

• 什么是令牌类型 ID？
  
• position_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列令牌在位置嵌入中的位置索引。在范围[0, config.max_position_embeddings - 1]中选择。
  什么是位置 ID？
  
• head_mask (torch.FloatTensor，形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

• 1 表示头部未被遮罩，
  
• 0 表示头部被遮罩。
  

• 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，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
  
• 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，请参见返回张量下的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, sequence_length)，可选) — 用于计算令牌分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]中。
  

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return_dict=False或config.return_dict=False）包含各种元素，取决于配置（QDQBertConfig）和输入。

• loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失。
  
• logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — SoftMax 之前的分类分数。
  
• 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（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出的一个 + 每层输出的一个）。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• 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）。
  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。
  

QDQBertForTokenClassification 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, QDQBertForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> 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]]
>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

QDQBertForQuestionAnswering

class transformers.QDQBertForQuestionAnswering

<来源>

( config )

参数

• config (QDQBertConfig) — 包含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，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

带有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头部的 QDQBERT 模型（在隐藏状态输出之上的线性层，用于计算跨度起始 logits和跨度结束 logits）。

该模型继承自 PreTrainedModel。查看超类文档以获取库实现的所有模型的通用方法（如下载或保存、调整输入嵌入、修剪头等）。

该模型还是一个 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 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，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，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask (torch.FloatTensor，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。掩码值选择在 [0, 1]：

• 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 (torch.LongTensor，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 对应于一个 句子 A 的标记，
  
• 1 对应于一个 句子 B 的标记。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• position_ids (torch.LongTensor，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。在范围 [0, config.max_position_embeddings - 1] 中选择。
  什么是位置 ID？
  
• head_mask (torch.FloatTensor，形状为 (num_heads,) 或 (num_layers, num_heads)，可选) — 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值选择在 [0, 1]：

• 1 表示头部是 未被掩码，
  
• 0 表示头部是 被掩码。
  

• inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，可以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。
  
• start_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算标记范围开始位置的位置（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。
  
• end_positions (torch.LongTensor，形状为 (batch_size,)，可选) — 用于计算标记范围结束位置的位置（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。
  

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=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（QDQBertConfig）和输入的不同元素。

• loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 总跨度抽取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
  
• end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  
• 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 + 每层的输出的一个）。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• 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）。
  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。
  

QDQBertForQuestionAnswering 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是这个函数，因为前者会处理运行前后的处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> 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]
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss

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。

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=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（QDQBertConfig）和输入的不同元素。

• loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 总跨度抽取损失是起始位置和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度起始得分（SoftMax 之前）。
  
• end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束得分（SoftMax 之前）。
  
• 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 + 每层的输出的一个）。
  模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  
• 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）。
  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。
  

QDQBertForQuestionAnswering 的前向方法重写了 __call__ 特殊方法。

虽然前向传递的步骤需要在这个函数内定义，但应该在此之后调用 Module 实例，而不是这个函数，因为前者会处理运行前后的处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, QDQBertForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> model = QDQBertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased")
>>> 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]
>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = torch.tensor([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss