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Transformers 4.37 中文文档（五十六）（2）

2024-07-11 27
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简介： Transformers 4.37 中文文档（五十六）

Transformers 4.37 中文文档（五十六）（1）https://developer.aliyun.com/article/1565300


RobertaPreLayerNormForSequenceClassification

class transformers.RobertaPreLayerNormForSequenceClassification

<来源>

( config )

参数

  • config (RobertaPreLayerNormConfig) — 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()方法加载模型权重。

带有顶部序列分类/回归头（池化输出顶部的线性层）的 RoBERTa-PreLayerNorm 模型变换器，例如用于 GLUE 任务。

此模型继承自 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）。

此模型也是 PyTorch torch.nn.Module的子类。将其用作常规的 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.SequenceClassifierOutput 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。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.FloatTensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：
  • 1 表示未被masked的标记，
  • 0 表示被masked的标记。
  • 什么是注意力掩码？
  • token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。索引选择在[0,1]之间：
  • 0 对应于句子 A标记。
  • 1 对应于句子 B标记。仅当模型使用值为type_vocab_size的参数初始化时才能使用此参数

= 2. 此张量中的所有值始终应 < type_vocab_size。

  • 什么是标记类型 ID？
  • position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的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。
    什么是位置 ID？
  • head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。掩码值选择在[0, 1]之间：
  • 1 表示头部未被masked，
  • 0 表示头部被masked。
  • 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，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（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，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]之间。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失），如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。

返回

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

一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 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（RobertaPreLayerNormConfig）和输入的各种元素。

  • loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。
  • logits（形状为(batch_size, config.num_labels)的torch.FloatTensor）- 分类（如果 config.num_labels==1 则为回归）得分（在 SoftMax 之前）。
  • 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（一个用于嵌入层的输出，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处的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • 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（每个层一个）。
    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。

RobertaPreLayerNormForSequenceClassification 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：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = logits.argmax().item()
>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

多标签分类示例：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaPreLayerNormForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", problem_type="multi_label_classification")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_ids = torch.arange(0, logits.shape[-1])[torch.sigmoid(logits).squeeze(dim=0) > 0.5]
>>> # To train a model on `num_labels` classes, you can pass `num_labels=num_labels` to `.from_pretrained(...)`
>>> num_labels = len(model.config.id2label)
>>> model = RobertaPreLayerNormForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40", num_labels=num_labels, problem_type="multi_label_classification"
... )
>>> labels = torch.sum(
...     torch.nn.functional.one_hot(predicted_class_ids[None, :].clone(), num_classes=num_labels), dim=1
... ).to(torch.float)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

RobertaPreLayerNormForMultipleChoice

class transformers.RobertaPreLayerNormForMultipleChoice

<来源>

( config )

参数

  • config（RobertaPreLayerNormConfig）- 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。

在顶部带有多选分类头的 RobertaPreLayerNorm 模型（在汇总输出的顶部有一个线性层和一个 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 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（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信息。

forward

<来源>

( input_ids: Optional = None token_type_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None labels: Optional = None position_ids: Optional = None head_mask: Optional = None inputs_embeds: 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（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的torch.LongTensor）— 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()。
    什么是输入 ID？
  • attention_mask（形状为(batch_size, num_choices, 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。选择的掩码值在[0, 1]范围内：
  • 1 表示未被masked的标记，
  • 0 表示被masked的标记。
  • 什么是注意力掩码？
  • token_type_ids（形状为(batch_size, num_choices, 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。只有在模型初始化时使用了值为type_vocab_size的参数时才能使用此参数

= 2. 此张量中的所有值应始终<type_vocab_size。

  • 什么是标记类型 ID？
  • position_ids（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)的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。
    什么是位置 ID？
  • head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的torch.FloatTensor，可选）— 用于使自注意力模块的选定头部失效的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：
  • 1 表示头部是not masked,
  • 0 表示头部是masked。
  • inputs_embeds（形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)的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，这将很有用。
  • 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 而不是一个普通的元组。
  • labels（形状为(batch_size,)的torch.LongTensor，可选）— 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是输入张量第二维的大小。（参见上面的input_ids）

返回

transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或者tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或者一个torch.FloatTensor的元组（如果传递了return_dict=False或者config.return_dict=False时）包含不同的元素，取决于配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入。

  • loss（形状为*(1,)*的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 分类损失。
  • logits（形状为(batch_size, num_choices)的torch.FloatTensor）- num_choices是输入张量的第二维。（参见上面的input_ids）。
    分类得分（SoftMax 之前）。
  • 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，则为嵌入的输出+每层的输出）。
    模型在每一层输出的隐藏状态以及可选的初始嵌入输出。
  • 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）。
    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。

RobertaPreLayerNormForMultipleChoice 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。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, RobertaPreLayerNormForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForMultipleChoice.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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

RobertaPreLayerNormForTokenClassification

class transformers.RobertaPreLayerNormForTokenClassification

<来源>

( config )

参数

  • config（RobertaPreLayerNormConfig）- 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。

带有顶部标记分类头的 RobertaPreLayerNorm 模型（隐藏状态输出的线性层顶部），例如用于命名实体识别（NER）任务。

这个模型继承自 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）。

这个模型也是 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内容。

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)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。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.FloatTensor，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：
  • 1 用于未被“掩码”掩盖的标记，
  • 0 用于被“掩码”掩盖的标记。
  • 什么是注意力掩码？
  • 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。索引在[0,1]范围内选择：
  • 0 对应于 句子 A 的标记，
  • 1 对应于 句子 B 的标记。只有在模型使用值为type_vocab_size的type_vocab_size参数初始化时才能使用此参数

= 2. 此张量中的所有值始终应 < type_vocab_size。

  • 什么是标记类型 ID？
  • 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]。
    什么是位置 ID？
  • 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失效的掩码。掩码值选定在[0, 1]范围内：
  • 1 表示头部未被掩盖，
  • 0 表示头部被掩盖。
  • 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，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 of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 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return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（RobertaPreLayerNormConfig）和输入的各种元素。

  • loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, 当提供labels时返回) — 分类损失。
  • logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 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（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出的输出 + 每层的输出）。
    模型在每一层输出处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）。
    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。

RobertaPreLayerNormForTokenClassification 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，而不是这个，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, RobertaPreLayerNormForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForTokenClassification.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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

RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering

class transformers.RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering

<来源>

( config )

参数

  • config（RobertaPreLayerNormConfig）- 模型的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。

具有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头的 RobertaPreLayerNorm 模型（在隐藏状态输出之上的线性层，用于计算span start logits和span end logits）。

此模型继承自 PreTrainedModel。检查超类文档，了解库为其所有模型实现的通用方法（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: 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（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。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.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masked的标记，
  • 0 表示被masked的标记。
  • 什么是注意力掩码？
  • 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。索引在[0,1]中选择：
  • 0 对应于句子 A标记，
  • 1 对应于句子 B标记。只有在模型初始化时使用带有值的type_vocab_size参数时才能使用此参数

= 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。

  • 什么是标记类型 ID？
  • position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的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。
    什么是位置 ID？
  • head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (num_layers, num_heads), optional) — 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值选在[0, 1]范围内：
  • 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权来将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 而不是一个普通的元组。
  • start_positions (torch.LongTensor of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记分类损失的标记范围起始位置的位置（索引）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 of shape (batch_size,), optional) — 用于计算标记范围结束位置的位置（索引）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。

返回值

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（RobertaPreLayerNormConfig）和输入的不同元素。

  • loss (torch.FloatTensor of shape (1,), optional, returned when labels is provided) — 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 (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度开始分数（SoftMax 之前）。
  • end_logits (torch.FloatTensor of shape (batch_size, sequence_length)) — 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), optional, returned when output_hidden_states=True is passed or when config.output_hidden_states=True) — 一个元组，包含torch.FloatTensor（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）的形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。
    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, returned when output_attentions=True is passed or when config.output_attentions=True) — 一个元组，包含torch.FloatTensor（每一层一个）的形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。
    在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力 softmax 后的注意力权重。

RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering 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, RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> model = RobertaPreLayerNormForQuestionAnswering.from_pretrained("andreasmadsen/efficient_mlm_m0.40")
>>> 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

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