Transformers 4.37 中文文档（五十七）（5）

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（4）https://developer.aliyun.com/article/1565335

RoFormerForSequenceClassification

class transformers.RoFormerForSequenceClassification

<来源>

( config )

参数

• config（RoFormerConfig）— 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。

RoFormer 模型变压器，顶部带有一个序列分类/回归头（在汇总输出的顶部是一个线性层），例如用于 GLUE 任务。

此模型是 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 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 用于未被 masked 的 token，
  
• 0 用于被 masked 的 token。
  

• 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。索引在 [0, 1] 中选择：

• 0 对应于 句子 A 的 token，
  
• 1 对应于 句子 B 的 token。
  

• 什么是 token type IDs？
  
• 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 masked，
  
• 0 表示头部是 masked。
  

• 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，这将非常有用。
  
• 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,)，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] 中。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 torch.FloatTensor 元组

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 时）包含根据配置（RoFormerConfig）和输入的不同元素。

• loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当提供 labels 时返回) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）损失。
  
• logits (torch.FloatTensor，形状为 (batch_size, config.num_labels)) — 分类（或回归，如果 config.num_labels==1）分数（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 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
  

RoFormerForSequenceClassification 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。

单标签分类的示例：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoFormerForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = RoFormerForSequenceClassification.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> 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 = RoFormerForSequenceClassification.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss

多标签分类的示例：

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, RoFormerForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = RoFormerForSequenceClassification.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base", 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 = RoFormerForSequenceClassification.from_pretrained(
...     "junnyu/roformer_chinese_base", 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

RoFormerForMultipleChoice

class transformers.RoFormerForMultipleChoice

<来源>

( config )

参数

• config（RoFormerConfig）— 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。

RoFormer 模型，顶部带有多选分类头（池化输出顶部的线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。

这个模型是 PyTorch 的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 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。选择的掩码值在[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（torch.LongTensor，形状为(batch_size, num_choices, sequence_length)，可选）— 段标记索引，用于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？
  
• 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。选择的掩码值在[0, 1]中选择：

• 1 表示头部未被masked，
  
• 0 表示头部是masked。
  

• 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，而不是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，请参阅返回张量中的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，请参阅返回张量中的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tuple(torch.FloatTensor)

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）包含根据配置(RoFormerConfig)和输入的各种元素。

• 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, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维的大小。（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（如果模型有嵌入层，则为嵌入的输出加上每层的输出）。
  模型在每一层输出的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
  
• 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）。
  在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力权重。
  

RoFormerForMultipleChoice 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, RoFormerForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = RoFormerForMultipleChoice.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> 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

RoFormerForTokenClassification

class transformers.RoFormerForTokenClassification

<来源>

( config )

参数

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

RoFormer 模型在顶部带有一个标记分类头（隐藏状态输出的线性层），例如用于命名实体识别（NER）任务。

这个模型是 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信息。

forward

<来源>

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_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 IDs？
  
• 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：

• 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？
  
• 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]中选择：

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

• 什么是 token type IDs？
  
• 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。掩码值在[0, 1]中选择：

• 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，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。
  
• 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。
  
• 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]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或当config.return_dict=False时）包含各种元素，具体取决于配置（RoFormerConfig）和输入。

• 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)) — 分类分数（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。
  
• 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）。
  在注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头部中的加权平均值。
  

RoFormerForTokenClassification 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, RoFormerForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = RoFormerForTokenClassification.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> 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

RoFormerForQuestionAnswering

class transformers.RoFormerForQuestionAnswering

< source >

( config )

参数

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

RoFormer 模型在顶部具有一个用于提取式问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头部（在隐藏状态输出顶部的线性层，用于计算 跨度起始对数 和 跨度结束对数）。

此模型是 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

< source >

( input_ids: Optional = None attention_mask: Optional = None token_type_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)) — 输入序列标记在词汇表中的索引。
  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 (torch.FloatTensor of shape (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 of shape (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。
  

• 什么是标记类型 ID？
  
• head_mask (torch.FloatTensor of shape (num_heads,) or (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 表示头部未被掩码，
  
• 0 表示头部被掩码。
  

• inputs_embeds (torch.FloatTensor of shape (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。如果要更好地控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这很有用，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）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。
  
• start_positions（torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选）— 用于计算标记跨度的开始位置（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，用于计算损失。
  
• end_positions（torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选）— 用于计算标记跨度的结束位置（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，用于计算损失。
  

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

• loss（torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回）— 总跨度提取损失是开始和结束位置的交叉熵之和。
  
• start_logits（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)）— 跨度开始分数（SoftMax 之前）。
  
• end_logits（torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)）— 跨度结束分数（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（如果模型有嵌入层的输出，则为嵌入的输出+每层的输出）。
  模型在每一层输出处的隐藏状态加上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。
  

RoFormerForQuestionAnswering 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, RoFormerForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = RoFormerForQuestionAnswering.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> 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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