Transformers 4.37 中文文档（五十九）（1）-阿里云开发者社区

原文：huggingface.co/docs/transformers

SwitchTransformers

原文链接: huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/switch_transformers

概述

SwitchTransformers 模型是由 William Fedus、Barret Zoph 和 Noam Shazeer 在Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity中提出的。

Switch Transformer 模型使用了稀疏的 T5 编码器-解码器架构，其中 MLP 被 Mixture of Experts（MoE）替换。一个路由机制（在这种情况下是前 1 个）将每个标记与一个专家关联起来，其中每个专家都是一个密集的 MLP。虽然开关变压器比其等效的密集模型有更多的权重，但稀疏性允许更好的扩展和更好的规模微调性能。在前向传递过程中，只使用了一小部分权重。路由机制允许模型动态选择相关权重，从而增加模型容量而不增加操作数量。

论文摘要如下：

在深度学习中，模型通常对所有输入重复使用相同的参数。专家混合（MoE）违背了这一点，而是为每个传入的示例选择不同的参数。结果是一个稀疏激活的模型 - 具有惊人数量的参数 - 但是计算成本恒定。然而，尽管 MoE 取得了几个显著的成功，但广泛采用受到了复杂性、通信成本和训练不稳定性的阻碍 - 我们通过 Switch Transformer 来解决这些问题。我们简化了 MoE 路由算法，并设计了直观的改进模型，减少了通信和计算成本。我们提出的训练技术有助于解决不稳定性问题，并且我们展示了大型稀疏模型可以首次使用更低精度（bfloat16）格式进行训练。我们基于 T5-Base 和 T5-Large 设计模型，利用相同的计算资源实现了高达 7 倍的预训练速度提升。这些改进延伸到多语言设置，我们在所有 101 种语言中测量了对 mT5-Base 版本的增益。最后，我们通过在“Colossal Clean Crawled Corpus”上预训练高达万亿参数模型，将语言模型的当前规模提升，并实现了 T5-XXL 模型的 4 倍加速。

该模型由Younes Belkada和Arthur Zucker贡献。原始代码可以在这里找到。

使用提示

SwitchTransformers 使用 T5Tokenizer，可以直接从每个模型的存储库中加载。
发布的权重是在英语遮蔽语言建模任务上预训练的，应进行微调。

资源

翻译任务指南
总结任务指南

SwitchTransformersConfig

`class transformers.SwitchTransformersConfig`

<来源>

( vocab_size = 32128 d_model = 768 d_kv = 64 d_ff = 2048 expert_capacity = 64 num_layers = 12 num_sparse_encoder_layers = 3 num_decoder_layers = 12 num_sparse_decoder_layers = 3 num_heads = 12 num_experts = 8 router_bias = False router_jitter_noise = 0.01 router_dtype = 'float32' router_ignore_padding_tokens = False relative_attention_num_buckets = 32 relative_attention_max_distance = 128 dropout_rate = 0.1 layer_norm_epsilon = 1e-06 router_z_loss_coef = 0.001 router_aux_loss_coef = 0.001 initializer_factor = 1.0 dense_act_fn = 'relu' is_encoder_decoder = True add_router_probs = False use_cache = True pad_token_id = 0 eos_token_id = 1 **kwargs )

参数

vocab_size（int，可选，默认为 32128） - SwitchTransformers 模型的词汇量。定义了在调用 SwitchTransformersModel 时可以表示的不同标记的数量。
d_model（int，可选，默认为 768） - 编码器层和池化层的大小。
d_kv（int，可选，默认为 64） - 每个注意力头的键、查询、值投影的大小。d_kv必须等于d_model // num_heads。
d_ff (int, optional, defaults to 2048) — 每个SwitchTransformersBlock中间级前馈层的大小。
expert_capacity (int, optional, defaults to 64) — 每个专家可以存储的令牌数量。如果设置为 1，则模型将表现得像一个常规 Transformer。
num_layers (int, optional, defaults to 12) — Transformer 编码器层中的稠密隐藏层数量。
num_sparse_encoder_layers (int, optional, defaults to 3) — Transformer 编码器层中稀疏（MoE）稠密隐藏层的数量。
num_decoder_layers (int, optional, defaults to 12) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。如果未设置，将使用与num_layers相同的值。
num_sparse_decoder_layers (int, optional, defaults to 3) — Transformer 解码器层中稀疏（MoE）稠密隐藏层的数量。
num_heads (int, optional, defaults to 12) — 每个注意力层中的注意力头数。
num_experts (int, optional, defaults to 8) — 每个 SwitchTransformer 层的专家数量。
router_bias (bool, optional, defaults to False) — 是否向路由器添加偏置。
router_jitter_noise (float, optional, defaults to 0.01) — 添加到路由器的噪音量。
router_dtype (str, optional, default to "float32") — 用于路由器的dtype。最好将dtype保持为"float32"，如论文中的选择性精度讨论中所指定的。
router_ignore_padding_tokens (bool, optional, defaults to False) — 在路由时是否忽略填充标记。
relative_attention_num_buckets (int, optional, defaults to 32) — 每个注意力层使用的桶数。
relative_attention_max_distance (int, optional, defaults to 128) — 用于桶分离的较长序列的最大距离。
dropout_rate (float, optional, defaults to 0.1) — 所有 dropout 层的比率。
layer_norm_eps (float, optional, defaults to 1e-6) — 层归一化层使用的 epsilon。
router_z_loss_coef (float, optional, defaults to 0.001) — 总损失的 z 损失因子。
router_aux_loss_coef (float, optional, defaults to 0.001) — 总损失的辅助损失因子。
initializer_factor (float, optional, defaults to 1.0) — 初始化所有权重矩阵的因子（应保持为 1，用于内部初始化测试）。
dense_act_fn (string, optional, defaults to "relu") — 要使用的前馈层类型。应为"relu"或"gated-gelu"之一。SwitchTransformersv1.1 使用"gated-gelu"前馈投影。原始 SwitchTransformers 使用"relu"。
add_router_probs (bool, optional, defaults to False) — 是否输出路由器概率以计算路由器辅助损失。
use_cache (bool, optional, defaults to True) — 模型是否应返回最后的键/值注意力（并非所有模型都使用）。

这是一个配置类，用于存储 SwitchTransformersModel 的配置。根据指定的参数实例化 SwitchTransformers 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 SwitchTransformers google/switch-base-8架构的配置。

配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。

SwitchTransformersTop1Router

`class transformers.SwitchTransformersTop1Router`

<来源>

( config: SwitchTransformersConfig )

使用令牌选择顶级专家分配的路由器。

该路由器使用与 Switch Transformer (arxiv.org/abs/2101.03961)和 V-MoE (arxiv.org/abs/2106.05974)相同的机制：令牌选择其顶级专家。项目按router_probs排序，然后路由到其选择的专家，直到达到专家的expert_capacity。不能保证每个令牌都由专家处理，也不能保证每个专家至少收到一个令牌。

`_compute_router_probabilities`

<来源>

( hidden_states: Tensor ) → export const metadata = 'undefined';router_probabilities (torch.Tensor)

参数

hidden_states (torch.Tensor) — (batch_size, sequence_length, hidden_dim) 从中计算路由器概率的隐藏状态。

router_probabilities (torch.Tensor)

形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的张量，对应于每个令牌和专家的概率。用于将令牌路由到专家。router_logits (torch.Tensor): 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的对应原始路由器 logits 的对数张量。稍后用于计算路由器 z-loss。

从输入隐藏状态计算路由器概率。

`forward`

<来源>

( hidden_states: Tensor )

参数

hidden_states (torch.Tensor) — [num_groups, tokens_per_group, hidden_dim] 发送给专家的输入。

每个路由器类的通用前向函数。每个路由器都期望具有相同的输入隐藏状态(hidden_states)，对应于每个令牌的隐藏状态，expert_capacity对应于路由器将发送到每个专家的令牌数量，一些路由器可以将少量令牌发送给每个专家。

每个路由器的工作方式如下：它期望每个令牌的隐藏状态，从router_weights获取router_probs和router_logits。这将为每个令牌分配原始概率以分配给专家。然后每个路由器类将不得不定义自己的_compute_routing_instructions。

SwitchTransformersSparseMLP

`class transformers.SwitchTransformersSparseMLP`

<来源>

( config: SwitchTransformersConfig expert_class: Module = <class 'transformers.models.switch_transformers.modeling_switch_transformers.SwitchTransformersDenseActDense'> )

Switch Transformers Sparse MLP 模块的实现。

`forward`

<来源>

( hidden_states )

稍等，这可能有点难以理解。按正确顺序，MoE 层执行以下操作：

1- 从路由器获取router_mask。掩码的形状为(batch_size, sequence_length, num_expert)，对应于router_probs的 argmax。在计算隐藏状态时需要这些概率：它们被广播到隐藏状态值（可以解释为缩放因子）。

2- 将令牌分派给其关联的专家。我们对专家进行经典的 for 循环，并为每个专家分配相应的隐藏状态。

SwitchTransformersModel

`class transformers.SwitchTransformersModel`

<来源>

( config: SwitchTransformersConfig )

参数

config（SwitchTransformersConfig）- 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。

裸的 SWITCH_TRANSFORMERS 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。

SWITCH_TRANSFORMERS 模型是由Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity中提出的，作者是William Fedus、Barret Zoph和Noam Shazeer。它是一个编码器-解码器 T5 样式的模型，具有稀疏前馈，代表专家混合（MoE）架构。

该模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档以获取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）。

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相关信息。

`forward`

<来源>

( input_ids: Optional = 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 output_router_logits: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEModelOutput 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。SWITCH_TRANSFORMERS 是一个具有相对位置嵌入的模型，因此您应该能够在右侧和左侧填充输入。
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？
要了解有关如何为预训练准备input_ids的更多信息，请查看 SWITCH_TRANSFORMERS Training。
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，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：

对于未被masked的标记为 1。
对于被masked的标记为 0。

什么是注意力掩码？
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()。
什么是解码器输入 ID？
SWITCH_TRANSFORMERS 使用pad_token_id作为decoder_input_ids生成的起始标记。如果使用past_key_values，则可选择仅输入最后的decoder_input_ids（请参阅past_key_values）。
要了解有关如何为预训练准备decoder_input_ids的更多信息，请查看 SWITCH_TRANSFORMERS Training。
decoder_attention_mask（形状为(batch_size, target_sequence_length)的torch.BoolTensor，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。
head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）- 用于使编码器中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 表示头部未被掩码，
0 表示头部被掩码。

decoder_head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）- 用于在解码器中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 表示头部未被掩码，
0 表示头部被掩码。

cross_attn_head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.Tensor，可选）- 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 表示头部未被掩码，
0 表示头部被掩码。

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)，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（长度为config.n_layers的tuple(tuple(torch.FloatTensor))，每个元组包含 4 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)的张量）- 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。
如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个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（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，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权，以便将input_ids索引转换为相关向量，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
decoder_inputs_embeds（形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor，可选）- 可选地，可以直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用了past_key_values，则只需输入最后一个decoder_inputs_embeds（参见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，而不是模型的内部嵌入查找矩阵。
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（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。
output_router_logits（bool，可选）- 是否返回所有路由器的对数。它们对于计算路由器损失很有用，在推理期间不应返回。
return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEModelOutput 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（SwitchTransformersConfig）和输入的不同元素。

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) 的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，每个元组有两个形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的张量，以及两个额外的形状为 (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。
解码器每一层的隐藏状态以及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。
decoder_router_logits (tuple(torch.FloatTensor), optional, 当传递 output_router_logits=True 或 config.add_router_probs=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, num_experts) 的 torch.FloatTensor 元组（每层一个）。
解码器模型的路由器 logits，用于计算混合专家模型的辅助损失。
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。
编码器每一层的隐藏状态以及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。
encoder_router_logits (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
编码器模型的路由器 logits，用于计算辅助损失和稀疏模块的 z_loss。

SwitchTransformersModel 的 forward 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, SwitchTransformersModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/switch-base-8")
>>> model = SwitchTransformersModel.from_pretrained("google/switch-base-8")
>>> input_ids = tokenizer(
...     "Studies have been shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> decoder_input_ids = tokenizer("Studies show that", return_tensors="pt").input_ids  # Batch size 1
>>> # preprocess: Prepend decoder_input_ids with start token which is pad token for SwitchTransformersModel.
>>> # This is not needed for torch's SwitchTransformersForConditionalGeneration as it does this internally using labels arg.
>>> decoder_input_ids = model._shift_right(decoder_input_ids)
>>> # forward pass
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

SwitchTransformersForConditionalGeneration

`class transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration`

< source >

( config: SwitchTransformersConfig )

参数

config (SwitchTransformersConfig) — 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。

SWITCH_TRANSFORMERS 模型在顶部有一个语言建模头。

SWITCH_TRANSFORMERS 模型是由William Fedus、Barret Zoph和Noam Shazeer提出的，其在Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity中描述。它是一种具有稀疏前馈的编码器-解码器 T5-like 模型，代表着专家混合（MoE）架构。

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`

< source >

( input_ids: Optional = 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 output_router_logits: Optional = True return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEOutput 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。SWITCH_TRANSFORMERS 是一个具有相对位置嵌入的模型，因此您应该能够在右侧和左侧都填充输入。
可以使用 AutoTokenizer 来获取索引。详细信息请参阅 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
什么是输入 ID？
要了解有关如何为预训练准备 input_ids 的更多信息，请查看 SWITCH_TRANSFORMERS Training。
attention_mask (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 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 掩码 的标记，
0 表示被 掩码 的标记。

什么是注意力掩码？
decoder_input_ids (torch.LongTensor of shape (batch_size, target_sequence_length), optional) — 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()。
什么是解码器输入 ID？
SWITCH_TRANSFORMERS 使用 pad_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（参见 past_key_values）。
要了解有关如何为预训练准备 decoder_input_ids 的更多信息，请查看 SWITCH_TRANSFORMERS Training。
decoder_attention_mask (torch.BoolTensor 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。
head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使编码器中的自注意力模块中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 掩码，
0 表示头部被 掩码。

decoder_head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使解码器中的自注意力模块中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 掩码，
0 表示头部被 掩码。

cross_attn_head_mask (torch.Tensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 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。掩码值在 [0, 1] 中选择：

1 表示头部未被 掩码，
0 表示头部被 掩码。

encoder_outputs (tuple(tuple(torch.FloatTensor), optional) — 元组由 (last_hidden_state, optional: hidden_states, optional: attentions) 组成，last_hidden_state 的形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，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)) of length config.n_layers with each tuple having 4 tensors of shape (batch_size, num_heads, sequence_length - 1, embed_size_per_head)) — 包含注意力块的预计算键和值隐藏状态。可用于加速解码。
如果使用 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（即那些没有将其过去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 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来将 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。
decoder_inputs_embeds (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, target_sequence_length, hidden_size)，可选) — 可选地，可以直接传递嵌入表示，而不是传递decoder_input_ids。如果使用past_key_values，则只需输入最后的decoder_inputs_embeds（参见past_key_values）。如果要更好地控制如何将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，可用于加速解码（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，请参见返回的张量下的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，请参见返回的张量下的hidden_states。
output_router_logits (bool，可选) — 是否返回所有路由器的逻辑。用于计算路由器损失，不应在推理期间返回。
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[-100, 0, ..., config.vocab_size - 1]中。所有设置为-100的标签都被忽略（掩码），损失仅计算标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标签

transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEOutput或tuple(torch.FloatTensor)

一个transformers.modeling_outputs.Seq2SeqMoEOutput或一个torch.FloatTensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False，则根据配置（SwitchTransformersConfig）和输入返回不同的元素。

loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失。
logits (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — 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（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。
解码器在每一层输出的隐藏状态以及初始嵌入输出。
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。
decoder_router_logits（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
解码器模型的路由器 logits，用于计算混合专家模型的辅助损失。
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torch.FloatTensor元组（每层一个）。
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（如果模型有嵌入层，则为嵌入输出的输出+每层的输出）。
每层输出的编码器的隐藏状态加上初始嵌入输出。
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。
encoder_router_logits（tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_router_logits=True或config.add_router_probs=True时返回）— 形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)的torch.FloatTensor元组（每层一个）。
编码器模型的路由器 logits，用于计算混合专家模型的辅助损失和 z_loss。

SwitchTransformersForConditionalGeneration 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, SwitchTransformersForConditionalGeneration
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/switch-base-8")
>>> model = SwitchTransformersForConditionalGeneration.from_pretrained("google/switch-base-8")
>>> # training
>>> input_ids = tokenizer("The <extra_id_0> walks in <extra_id_1> park", return_tensors="pt").input_ids
>>> labels = tokenizer("<extra_id_0> cute dog <extra_id_1> the <extra_id_2>", return_tensors="pt").input_ids
>>> outputs = model(input_ids=input_ids, labels=labels)
>>> loss = outputs.loss
>>> logits = outputs.logits
>>> # inference
>>> input_ids = tokenizer(
...     "summarize: studies have shown that owning a dog is good for you", return_tensors="pt"
... ).input_ids  # Batch size 1
>>> outputs = model.generate(input_ids)
>>> # . To, let’s say you have a dog. To summarize:
>>> # Since the model has been trained on MLM, this will output gibberish

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SwitchTransformers

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SwitchTransformersConfig

`class transformers.SwitchTransformersConfig`

SwitchTransformersTop1Router

`class transformers.SwitchTransformersTop1Router`

`_compute_router_probabilities`

`forward`

SwitchTransformersSparseMLP

`class transformers.SwitchTransformersSparseMLP`

`forward`

SwitchTransformersModel

`class transformers.SwitchTransformersModel`

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SwitchTransformersForConditionalGeneration

`class transformers.SwitchTransformersForConditionalGeneration`

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`class transformers.SwitchTransformersTop1Router`

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