BERT源码embedding_lookup解析

最新推荐文章于 2024-05-25 09:20:33 发布
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分类专栏： TensorFlow NLP 文章标签： tensorflow 自然语言处理
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use_one_hot_embeddings解析

为什么使用onehot或者tf.gather方法

BERT源码中构造模型时关于embedding的参数有一个为use_one_hot_embeddings。
这个参数值为Boolean类型的值，且默认为False。
具体的深层代码如下：

def embedding_lookup(input_ids,
                     vocab_size,
                     embedding_size=128,
                     initializer_range=0.02,
                     word_embedding_name="word_embeddings",
                     use_one_hot_embeddings=False):
  "
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bert源码解析-modeling.py
persistinlife的专栏
10-09 1608
bert源码解析-modeling.py bert是transformer的encoder部分，以google-bert源代码为例。 由两个重要的class组成： 1.BertConfig 大多时候改动的参数并不多，知晓这些参数可以便于推算模型的大小，比如隐藏层大小768 class BertConfig(object): def __init__(self, vocab_size, hidden_size=768,
bert源码详解及相关问题回答
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qq_29837229的博客
05-29 1142
1.构建layer层，12个layer层，每个layer层是一个transformer层的encoder部分。2.forward函数，这个函数做的就是每一个encoder的输出接到下一个encoder的输入，这样讲全部encoder连接起来。output_all_encoded_layers控制输出模式。
从源码解析 Bert 的 Embedding 模块
lch551218的博客
05-07 4018
前边从源码层面对BertModel类进行了一个深入的解析，接下来从云源码层面对 BertModel 类中的BertEmbeddings模块进行解析 1. BertEmbeddings 类源码 class BertEmbeddings(nn.Module): """Construct the embeddings from word, position and token_type embeddings. """ def __init__(self, config):
bert源码详解
weixin_39422563的博客
07-07 639
模型构建modeling.py class BertConfig(object): def __init__(self, vocab_size, hidden_size=768, num_hidden_layers=12, num_attention_heads=12, intermediate_size=3072, hidd
【Bert】（六）句子关系判断--源码解析（bert基础模型）
mjiansun的专栏
03-04 3104
bert基础模型 bert模型后处理 损失 优化器
BERT+CRF实现中文命名实体识别（TensorFlow）
Q_M_X_D_D_的博客
06-26 1万+
本篇解读了基于BERT+CRF做中文NER这篇文章中的代码，在该篇作者的GitHub上可以下载源码：源代码。这段代码对BERT模型的实现较为简洁，删掉了谷歌源代码中我们可能用不到的部分，保留了核心部分。对于那些想要快速上手BERT的同学是非常好的学习机会，在看懂这个之后再去学习谷歌的源代码会更加轻松。 BERT-CRF模型 之前有写过BERT模型和CRF模型的详解，建议往下看之前一定要了解这两个模型的原理：结合原理和代码来理解bert模型、结合原理与代码理解BiLSTM-CRF模型（pytorch）。B
Bert一些重要函数的详解
cz的博客
11-26 2031
记录一下 embedding_lookup 根据词的索引来获取embedding 输入是[batch_size,seq_lenth] 输出[batch_size,seq_lenth,embeding_size] def embedding_lookup(input_ids, vocab_size, embedding_size=128, initializer_range=0.02
pytorch Embedding的实战和用法解析
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07-18 9536
本篇博客着重于进行代码实战讲解，目的是弄清楚它的实际运行情况和常规参数表达含义。至于一些理论的东西，我认为其他博主解释的已经相当好了，在下面的文章中我也会将其引用出来。 为什么使用嵌入层Embedding？ 来源：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-27-7 1、使用One-hot 方法编码的向量会很高维也很稀疏。假设我们在做自然语言处理（NLP）中遇到了一个包含2000个词的字典，当使用One-hot编码时，每一个词会被一个包含2000个整数的向.
BERT BertModel类源码解析
ling620的专栏
07-30 2835
本文目录1. 调用示例2. 初始化函数 源码位于： bert/modeing.py 1. 调用示例 BertModel类给出的调用代码示例： # Already been converted into WordPiece token ids input_ids = tf.constant([[31, 51, 99], [15, 5, 0]]) input_mask = ...
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[NLP] 一篇文章理解 word2vec
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01-03 2845
简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。
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2. 预训练模型 bert模型的预训练过程包含两个任务: 下一句预测(Next Sentence Prediction) 遮蔽词预测 主程序在run_pretraining.py中, 进入run_pretraining.py主函数main(_)中，首先看model_fn_builder函数, 该函数中主要有以下几部分：构建BERT模型、构建遮蔽词预测的损失函数、构建Next Sentence ...
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