Transformers 4.37 中文文档（五十七）（7）-阿里云开发者社区

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（6）https://developer.aliyun.com/article/1565342

TFRoFormerForMultipleChoice

`class transformers.TFRoFormerForMultipleChoice`

( config: RoFormerConfig *inputs **kwargs )

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关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

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

这个模型继承自 TFPreTrainedModel。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）。

这个模型也是一个tf.keras.Model的子类。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 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于有了这种支持，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！但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量放在第一个位置参数中：

一个只包含input_ids的单个张量，没有其他内容：model(input_ids)
一个长度不同的列表，其中包含一个或多个按照文档字符串中给定顺序的输入张量：model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个字典，其中包含一个或多个与文档字符串中给定输入名称相关联的输入张量：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，您不需要担心这些问题，因为您可以像对待其他 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 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 labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例的形状必须为(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.call()和 PreTrainedTokenizer.encode()。
什么是 input IDs？
attention_mask（np.ndarray或tf.Tensor，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。掩码值在[0, 1]中选择：

1 表示未被“masked”的标记，
对于被masked的标记，将其设为 0。

什么是 attention masks？
token_type_ids（np.ndarray或tf.Tensor，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的标记，
1 对应于句子 B的标记。

什么是 token type IDs？
head_mask（np.ndarray或tf.Tensor，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。掩码值在[0, 1]中选择：

1 表示头部未被“masked”，
0 表示头部被masked。

inputs_embeds (np.ndarray或形状为(batch_size, num_choices, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor，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，而不是模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
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。这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
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。这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
return_dict (bool, optional) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。这个参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
training (bool, optional, defaults to `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）。
labels (tf.Tensor或形状为(batch_size,)的np.ndarray，optional) — 用于计算多项选择分类损失的标签。索引应在[0, ..., num_choices]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）

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或一个tf.Tensor元组（如果传递return_dict=False或当config.return_dict=False时）包括根据配置（RoFormerConfig）和输入的各种元素。

loss (tf.Tensor形状为*(batch_size, )*, optional, 当提供labels时返回) — 分类损失。
logits (tf.Tensor形状为(batch_size, num_choices)) — num_choices是输入张量的第二维。（参见input_ids上面）。
分类得分（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) — 形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor元组（一个用于嵌入的输出 + 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初始嵌入输出。
attentions (tuple(tf.Tensor), optional, 当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) — 形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)的tf.Tensor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。

TFRoFormerForMultipleChoice 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这个函数内定义，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, TFRoFormerForMultipleChoice
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = TFRoFormerForMultipleChoice.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."
>>> encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="tf", padding=True)
>>> inputs = {k: tf.expand_dims(v, 0) for k, v in encoding.items()}
>>> outputs = model(inputs)  # batch size is 1
>>> # the linear classifier still needs to be trained
>>> logits = outputs.logits

TFRoFormerForTokenClassification

`class transformers.TFRoFormerForTokenClassification`

<来源>

( config: RoFormerConfig *inputs **kwargs )

参数

config（RoFormerConfig）- 模型配置类，包含模型的所有参数。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。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。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信息。

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 Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。由于这种支持，当使用model.fit()等方法时，您应该可以“轻松使用” - 只需传递您的输入和标签，以任何model.fit()支持的格式！但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctionalAPI 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于收集所有输入张量在第一个位置参数中：

一个仅包含input_ids的单个张量，没有其他内容：model(input_ids)
一个长度可变的列表，其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量：model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个字典，其中包含一个或多个与文档字符串中给定的输入名称相关联的输入张量：model({"input_ids": input_ids, "token_type_ids": token_type_ids})

请注意，在使用子类化创建模型和层时，您无需担心任何这些，因为您可以像对待任何其他 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 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 labels: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例的形状必须为(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。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call()和 PreTrainedTokenizer.encode()。
什么是输入 ID？
attention_mask（np.ndarray或形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，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：

对于未被masked的标记，值为 1。
对于被masked的标记，值为 0。

什么是注意力掩码？
token_type_ids (np.ndarray 或 tf.Tensor，形状为 (batch_size, 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 (np.ndarray 或 tf.Tensor，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。掩码值在 [0, 1] 中选择：

1 表示头部未被遮蔽，
0 表示头部被遮蔽。

inputs_embeds (np.ndarray 或 tf.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 可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，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。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。
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。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_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式下，该值将始终设置为 True。
training (bool，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，在训练和评估之间具有不同的行为）。
labels (tf.Tensor 或 np.ndarray，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算标记分类损失的标签。索引应在 [0, ..., config.num_labels - 1] 中。

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或一个 tf.Tensor 元组（如果传递 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（RoFormerConfig）和输入而异的各种元素。

loss (tf.Tensor，形状为 (n,)，可选，当提供 labels 时返回，其中 n 是未被遮蔽标签的数量) — 分类损失。
logits (tf.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 分类分数（SoftMax 之前）。
hidden_states (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 的 tf.Tensor 元组（一个用于嵌入的输出 + 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初始嵌入输出。
attentions (tuple(tf.Tensor)，可选，当传递 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) 的 tf.Tensor 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。

TFRoFormerForTokenClassification 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, TFRoFormerForTokenClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = TFRoFormerForTokenClassification.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> inputs = tokenizer(
...     "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="tf"
... )
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-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] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()]

>>> labels = predicted_token_class_ids
>>> loss = tf.math.reduce_mean(model(**inputs, labels=labels).loss)

TFRoFormerForQuestionAnswering

`class transformers.TFRoFormerForQuestionAnswering`

<来源>

( config: RoFormerConfig *inputs **kwargs )

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关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。

RoFormer 模型，顶部带有用于提取问答任务（如 SQuAD）的跨度分类头（在隐藏状态输出的顶部有一个线性层，用于计算span start logits和span end logits）。

此模型继承自 TFPreTrainedModel。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信息。

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），或者
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，Keras 方法在将输入传递给模型和层时更喜欢这种格式。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！但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，比如在使用 Keras Functional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集所有输入张量放在第一个位置参数中：

一个仅包含input_ids的单个张量，没有其他内容：model(input_ids)
一个长度不定的列表，其中包含一个或多个输入张量，按照文档字符串中给定的顺序：model([input_ids, attention_mask]) 或 model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
一个字典，其中包含一个或多个与文档字符串中给定的输入名称相关联的输入张量：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，您无需担心这些内容，因为您可以像对待任何其他 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 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 start_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None end_positions: np.ndarray | tf.Tensor | None = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput or tuple(tf.Tensor)

参数

input_ids（np.ndarray、tf.Tensor、List[tf.Tensor]、Dict[str, tf.Tensor]或Dict[str, np.ndarray]，每个示例的形状必须为(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。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.call()和 PreTrainedTokenizer.encode()。
什么是输入 ID？
attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力。掩码值选择在[0, 1]之间：

1 表示未被掩盖的标记，
0 表示被掩盖的标记。

什么是注意力掩码？
token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，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]之间：

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？
head_mask（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的np.ndarray或tf.Tensor，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]之间：

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)的np.ndarray或tf.Tensor，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，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，请参阅返回张量下的attentions。这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
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。这个参数只能在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
return_dict（bool，可选）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。这个参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。
training（bool，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）。
start_positions（tf.Tensor或形状为(batch_size,)的np.ndarray，可选）— 用于计算标记范围开始位置（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以计算损失。
end_positions（tf.Tensor或形状为(batch_size,)的np.ndarray，可选）— 用于计算标记范围结束位置（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以计算损失。

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或一个tf.Tensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包括根据配置（RoFormerConfig）和输入的不同元素。

loss（形状为(batch_size, )的tf.Tensor，可选，当提供start_positions和end_positions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)的tf.Tensor）- 跨度开始分数（SoftMax 之前）。
end_logits（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor）- 跨度结束分数（SoftMax 之前）。
hidden_states（tuple(tf.Tensor)，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）。
模型在每层输出的隐藏状态加上初始嵌入输出。
attentions（tuple(tf.Tensor)，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tf.Tensor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。

TFRoFormerForQuestionAnswering 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, TFRoFormerForQuestionAnswering
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = TFRoFormerForQuestionAnswering.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> question, text = "Who was Jim Henson?", "Jim Henson was a nice puppet"
>>> inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="tf")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
>>> answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
>>> predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]

>>> # target is "nice puppet"
>>> target_start_index = tf.constant([14])
>>> target_end_index = tf.constant([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = tf.math.reduce_mean(outputs.loss)

JAXHide JAX content

FlaxRoFormerModel

`class transformers.FlaxRoFormerModel`

<来源>

( config: RoFormerConfig input_shape: Tuple = (1, 1) seed: int = 0 dtype: dtype = <class 'jax.numpy.float32'> _do_init: bool = True **kwargs )

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()方法以加载模型权重。
dtype（jax.numpy.dtype，可选，默认为jax.numpy.float32）- 计算的数据类型。可以是jax.numpy.float32、jax.numpy.float16（在 GPU 上）和jax.numpy.bfloat16（在 TPU 上）之一。
这可以用于在 GPU 或 TPU 上启用混合精度训练或半精度推断。如果指定了dtype，则所有计算将使用给定的dtype执行。
请注意，这仅指定计算的数据类型，不影响模型参数的数据类型。
如果希望更改模型参数的数据类型，请参阅 to_fp16()和 to_bf16()。

裸 RoFormer 模型变压器输出原始隐藏状态，没有任何特定的头部。

此模型继承自 FlaxPreTrainedModel。查看超类文档以了解库为所有模型实现的通用方法（例如从 PyTorch 模型下载、保存和转换权重）。

此模型还是一个flax.linen.Module子类。将其用作常规的 Flax 亚麻模块，并参考 Flax 文档以获取与一般用法和行为相关的所有事项。

最后，此模型支持 JAX 的固有特性，例如：

`call`

<来源>

( input_ids attention_mask = None token_type_ids = None head_mask = None params: dict = None dropout_rng: PRNGKey = None train: bool = False output_attentions: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput or tuple(torch.FloatTensor)

参数

input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray）- 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numpy.ndarray，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。

什么是注意力掩码？
token_type_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，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（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，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。
head_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）-- 用于使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“掩盖”，
0 表示头部被“掩盖”。

return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。

transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或tuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput 或一个torch.FloatTensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包括根据配置（RoFormerConfig）和输入的不同元素。

last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的jnp.ndarray）- 模型最后一层的隐藏状态序列。
hidden_states（tuple(jnp.ndarray)，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jnp.ndarray元组（一个用于嵌入的输出 + 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初始嵌入输出。
attentions（tuple(jnp.ndarray)，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 jnp.ndarray 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。

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

虽然前向传递的方法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前处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。

示例：

>>> from transformers import AutoTokenizer, FlaxRoFormerModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> model = FlaxRoFormerModel.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="jax")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（8）https://developer.aliyun.com/article/1565349

Transformers 4.37 中文文档（五十七）（7）

TFRoFormerForMultipleChoice

`class transformers.TFRoFormerForMultipleChoice`

`call`

TFRoFormerForTokenClassification

`class transformers.TFRoFormerForTokenClassification`

`call`

TFRoFormerForQuestionAnswering

`class transformers.TFRoFormerForQuestionAnswering`

`call`

FlaxRoFormerModel

`class transformers.FlaxRoFormerModel`

`call`

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TFRoFormerForMultipleChoice

class transformers.TFRoFormerForMultipleChoice

call

TFRoFormerForTokenClassification

class transformers.TFRoFormerForTokenClassification

call

TFRoFormerForQuestionAnswering

class transformers.TFRoFormerForQuestionAnswering

call

FlaxRoFormerModel

class transformers.FlaxRoFormerModel

__call__

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`class transformers.TFRoFormerForTokenClassification`

`call`

`class transformers.TFRoFormerForQuestionAnswering`

`call`

`class transformers.FlaxRoFormerModel`

`call`