取出BERT中的某一部分网络/参数

今天在写代码的需要提取bert的部分网络或者参数,倒腾了好一会才弄明白。

准备工作

首先还是加载模型:

from transformers import BertTokenizer, BertConfig, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_path)
bert_config = BertConfig.from_pretrained(bert_path)
model = BertModel.from_pretrained(bert_path)

获取某一层的网络

查看所有层

print(model)

会得到这样的结果:

 获取网络

然后就需要像俄罗斯套娃一样一层层去获取,比如我想要第一层中attention中output的dense层,那我就可以通过以下指令获取:

model.encoder.layer[0].attention.output.dense

 得到结果:

Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)

 其他层也是一样的,

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值