Transformers 4.37 中文文档（五十五）（5）

Transformers 4.37 中文文档（五十五）（4）https://developer.aliyun.com/article/1565389

TFRobertaModel

class transformers.TFRobertaModel

<来源>

( config *inputs **kwargs )

参数

• config（RobertaConfig）— 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 RoBERTa 模型变压器输出原始隐藏状态，没有特定的头部。

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 文档以获取有关一般用法和行为的所有信息。

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，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。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即可！但是，如果您想在 Keras 方法之外使用第二种格式，例如在使用 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可用于在第一个位置参数中收集所有输入张量：

• 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，您无需担心这些问题，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 position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None use_cache: Optional[bool] = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → export const metadata = 'undefined';transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions or tuple(tf.Tensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor）— 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()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor，可选）— 避免对填充标记索引执行注意力的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：

• 对于“未屏蔽”的标记为 1，
  
• 对于“屏蔽”的标记为 0。
  

• 什么是注意力掩码？
  
• token_type_ids (Numpy 数组或tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，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]中：

• 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 (Numpy 数组或tf.Tensor，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。选择范围为[0, config.max_position_embeddings - 1]。
  什么是位置 ID？
  
• head_mask (Numpy 数组或tf.Tensor，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。掩码值选择在[0, 1]中：

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

• inputs_embeds (tf.Tensor 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，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，请参阅返回的张量中的attentions。此参数仅可在急切模式下使用，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，请参阅返回的张量中的hidden_states。此参数仅可在急切模式下使用，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）。
  
• encoder_hidden_states (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) — 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。
  
• encoder_attention_mask (tf.Tensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免对编码器输入的填充令牌索引执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。掩码值选择在[0, 1]中：

• 1 表示未被masked的令牌，
  
• 0 表示被masked的令牌。
  

• past_key_values (长度为config.n_layers的Tuple[Tuple[tf.Tensor]]) — 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最后的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有decoder_input_ids的形状为(batch_size, sequence_length)`。
  
• use_cache (bool，可选，默认为True) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（请参阅past_key_values）。在训练期间设置为False，在生成期间设置为True。
  

返回

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions 或一个tf.Tensor元组（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（RobertaConfig）和输入的不同元素。

• last_hidden_state（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。
  
• pooler_output（形状为(batch_size, hidden_size)的tf.Tensor）— 序列第一个标记（分类标记）的最后一层隐藏状态，经过线性层和 Tanh 激活函数进一步处理。线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。
  这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，您通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。
  
• past_key_values（List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回）— 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。
  包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。
  
• 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）。
  模型在每一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。
  
• cross_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）。
  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。
  

TFRobertaModel 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, TFRobertaModel
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
>>> model = TFRobertaModel.from_pretrained("roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

TFRobertaForCausalLM

class transformers.TFRobertaForCausalLM

<来源>

( config: RobertaConfig *inputs **kwargs )

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 position_ids: np.ndarray | tf.Tensor | None = None head_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_hidden_states: np.ndarray | tf.Tensor | None = None encoder_attention_mask: np.ndarray | tf.Tensor | None = None past_key_values: Optional[Tuple[Tuple[Union[np.ndarray, tf.Tensor]]]] = None use_cache: Optional[bool] = 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.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions or tuple(tf.Tensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor）— 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()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或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（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 指示输入的第一部分和第二部分的段标记索引。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数组或tf.Tensor，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Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 用于使自注意力模块中选择的头部失效的掩码。掩码值在[0, 1]中选择：

• 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tf.Tensor，可选） — 可选地，您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，请参阅返回张量下的attentions。此参数仅可在急切模式下使用，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。此参数仅可在急切模式下使用，在图模式下将使用配置中的值。
  
• return_dict（bool，可选） — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可在急切模式下使用，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）。
  
• encoder_hidden_states（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的tf.Tensor，可选） — 编码器最后一层的隐藏状态序列。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用。
  
• encoder_attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选） — 用于避免在编码器输入的填充标记索引上执行注意力的掩码。如果模型配置为解码器，则在交叉注意力中使用此掩码。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。
  

• past_key_values (Tuple[Tuple[tf.Tensor]]，长度为config.n_layers) — 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最后一个decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的所有decoder_input_ids。
  
• use_cache (bool，可选，默认为True) — 如果设置为True，将返回past_key_values键值状态，并可用于加速解码（参见past_key_values）。在训练期间设置为False，在生成期间设置为True。
  
• labels (tf.Tensor或np.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算交叉熵分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.vocab_size - 1]范围内。
  

返回

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions 或一个tf.Tensor元组（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（RobertaConfig）和输入的不同元素。

• loss (tf.Tensor，形状为(n,)，可选，其中 n 是未屏蔽标签的数量，当提供labels时返回） — 语言建模损失（用于下一个标记预测）。
  
• logits (tf.Tensor，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）。
  
• 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 + 一个用于每个层的输出）。
  每个层的模型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（每个层一个）。
  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。
  
• cross_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（每个层一个）。
  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。
  
• past_key_values (List[tf.Tensor]，可选，当传递use_cache=True或config.use_cache=True时返回） — 长度为config.n_layers的tf.Tensor列表，每个张量的形状为(2, batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)。
  包含预先计算的隐藏状态（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）。
  

TFRobertaForCausalLM 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, TFRobertaForCausalLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
>>> model = TFRobertaForCausalLM.from_pretrained("roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> logits = outputs.logits

TFRobertaForMaskedLM

class transformers.TFRobertaForMaskedLM

<来源>

( config *inputs **kwargs )

参数

• config（RobertaConfig）— 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。

RoBERTa 模型顶部带有语言建模头。

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（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，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。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 KerasFunctional API 创建自己的层或模型时，有三种可能性可以用来收集第一个位置参数中的所有输入张量：

• 只有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，其中包含按照文档字符串中给定的顺序的一个或多个输入张量：model([input_ids, attention_mask])或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
  
• 一个带有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的字典：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 position_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.TFMaskedLMOutput or tuple(tf.Tensor)

参数

• input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor）— 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()。
  什么是输入 ID？
  
• attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的Numpy 数组或tf.Tensor，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]范围内的掩码值：

• 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Numpy数组或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数组或tf.Tensor，可选） — 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（形状为(num_heads,)或(num_layers, num_heads)的Numpy数组或tf.Tensor，可选） — 用于使自注意力模块的选定头部无效的掩码。选择的掩码值在[0, 1]中：

• 1 表示头部未被屏蔽，
  
• 0 表示头部被屏蔽。
  

• inputs_embeds（形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的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权来将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（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（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（可选） — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。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有不同的行为）。
  
• labels（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选） — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]中（参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的标记将被忽略（掩码），损失仅计算标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。
  

返回

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

一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或一个tf.Tensor元组（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时）包含根据配置（RobertaConfig）和输入的各种元素。

• loss（形状为(n,)的tf.Tensor，可选，当提供labels时返回，其中 n 是非掩码标签的数量） — 掩码语言建模（MLM）损失。
  
• logits（形状为(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的tf.Tensor） — 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇标记的分数）。
  
• hidden_states（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 + 一个用于每个层的输出）。
  每层模型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）。
  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。
  

TFRobertaForMaskedLM 的前向方法覆盖了__call__特殊方法。

尽管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，而不是调用此函数，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, TFRobertaForMaskedLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
>>> model = TFRobertaForMaskedLM.from_pretrained("roberta-base")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is <mask>.", return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of <mask>
>>> mask_token_index = tf.where((inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0])
>>> selected_logits = tf.gather_nd(logits[0], indices=mask_token_index)
>>> predicted_token_id = tf.math.argmax(selected_logits, axis=-1)
>>> tokenizer.decode(predicted_token_id)
' Paris'

>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="tf")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-<mask> tokens
>>> labels = tf.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)
>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
>>> round(float(outputs.loss), 2)
0.1

Transformers 4.37 中文文档（五十五）（6）https://developer.aliyun.com/article/1565394?spm=a2c6h.13148508.setting.17.7df94f0epaH6GK