DeBERTa-v2
概述
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于谷歌2018年发布的BERT模型和Facebook 2019年发布的RoBERTa模型。
它在RoBERTa的基础上构建,使用了分离注意力和增强的掩码解码器训练,并且只使用了RoBERTa一半的数据。
论文的摘要如下:
预训练神经语言模型的最新进展显著提高了许多自然语言处理(NLP)任务的性能。在本文中,我们提出了一种新的模型架构DeBERTa(具有解耦注意力的解码增强BERT),该架构通过两种新技术改进了BERT和RoBERTa模型。第一种是解耦注意力机制,其中每个单词使用两个向量表示,分别编码其内容和位置,并且单词之间的注意力权重是使用其内容和相对位置的解耦矩阵计算的。其次,使用增强的掩码解码器替换输出softmax层,以预测模型预训练中的掩码标记。我们展示了这两种技术显著提高了模型预训练的效率和下游任务的性能。与RoBERTa-Large相比,使用一半训练数据训练的DeBERTa模型在各种NLP任务上表现一致更好,在MNLI上提高了+0.9%(90.2% vs. 91.1%),在SQuAD v2.0上提高了+2.3%(88.4% vs. 90.7%),在RACE上提高了+3.6%(83.2% vs. 86.8%)。DeBERTa代码和预训练模型将在https://github.com/microsoft/DeBERTa上公开提供。
以下信息可以直接在原始实现仓库中查看。DeBERTa v2 是 DeBERTa 模型的第二个版本。它包括用于 SuperGLUE 单模型提交的 1.5B 模型,并达到了 89.9 分,而人类基线为 89.8 分。您可以在作者的博客中找到有关此提交的更多详细信息。
v2 新功能:
- 词汇表 在v2中,分词器被更改为使用从训练数据构建的128K大小的新词汇表。 现在分词器不再是基于GPT2的分词器,而是 基于sentencepiece的分词器。
- nGiE(nGram 诱导输入编码) DeBERTa-v2 模型在第一个 transformer 层旁边使用了一个额外的卷积层,以更好地学习输入标记的局部依赖关系。
- 在注意力层中共享位置投影矩阵与内容投影矩阵 根据之前的实验,这可以在不影响性能的情况下节省参数。
- 应用桶编码相对位置 DeBERTa-v2 模型使用对数桶来编码相对位置,类似于 T5。
- 900M 模型 & 1.5B 模型 提供了两种额外的模型大小:900M 和 1.5B,这显著提高了下游任务的性能。
该模型由DeBERTa贡献。该模型的TF 2.0实现由kamalkraj贡献。原始代码可以在这里找到。
资源
DebertaV2Config
类 transformers.DebertaV2Config
< source >( vocab_size = 128100 hidden_size = 1536 num_hidden_layers = 24 num_attention_heads = 24 intermediate_size = 6144 hidden_act = 'gelu' hidden_dropout_prob = 0.1 attention_probs_dropout_prob = 0.1 max_position_embeddings = 512 type_vocab_size = 0 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-07 relative_attention = False max_relative_positions = -1 pad_token_id = 0 position_biased_input = True pos_att_type = None pooler_dropout = 0 pooler_hidden_act = 'gelu' legacy = True **kwargs )
参数
- vocab_size (
int
, 可选, 默认为 128100) — DeBERTa-v2 模型的词汇表大小。定义了调用 DebertaV2Model 时传递的inputs_ids
可以表示的不同标记的数量。 - hidden_size (
int
, optional, 默认为 1536) — 编码器层和池化层的维度。 - num_hidden_layers (
int
, optional, 默认为 24) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int
, optional, 默认为 24) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。 - intermediate_size (
int
, optional, 默认为 6144) — Transformer 编码器中“中间”(通常称为前馈)层的维度。 - hidden_act (
str
或Callable
, 可选, 默认为"gelu"
) — 编码器和池化器中的非线性激活函数(函数或字符串)。如果是字符串,支持"gelu"
,"relu"
,"silu"
,"gelu"
,"tanh"
,"gelu_fast"
,"mish"
,"linear"
,"sigmoid"
和"gelu_new"
。 - hidden_dropout_prob (
float
, optional, 默认为 0.1) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
float
, optional, defaults to 0.1) — 注意力概率的丢弃比例。 - max_position_embeddings (
int
, optional, 默认为 512) — 此模型可能使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一(例如,512 或 1024 或 2048)。 - type_vocab_size (
int
, 可选, 默认为 0) — 调用 DebertaModel 或 TFDebertaModel 时传递的token_type_ids
的词汇大小. - initializer_range (
float
, 可选, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float
, optional, defaults to 1e-7) — 层归一化层使用的epsilon值。 - relative_attention (
bool
, optional, defaults toTrue
) — 是否使用相对位置编码。 - max_relative_positions (
int
, 可选, 默认为 -1) — 相对位置的范围[-max_position_embeddings, max_position_embeddings]
。使用与max_position_embeddings
相同的值。 - pad_token_id (
int
, optional, 默认为 0) — 用于填充 input_ids 的值。 - position_biased_input (
bool
, optional, defaults toTrue
) — 是否将绝对位置嵌入添加到内容嵌入中。 - pos_att_type (
List[str]
, optional) — 相对位置注意力的类型,可以是["p2c", "c2p"]
的组合,例如["p2c"]
,["p2c", "c2p"]
,["p2c", "c2p"]
. - layer_norm_eps (
float
, optional, defaults to 1e-12) — 层归一化层使用的epsilon值。 - legacy (
bool
, 可选, 默认为True
) — 模型是否应使用旧的LegacyDebertaOnlyMLMHead
,该头部不适用于掩码填充任务。
这是用于存储DebertaV2Model配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个DeBERTa-v2模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与DeBERTa microsoft/deberta-v2-xlarge架构相似的配置。
配置对象继承自PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读PretrainedConfig的文档以获取更多信息。
示例:
>>> from transformers import DebertaV2Config, DebertaV2Model
>>> # Initializing a DeBERTa-v2 microsoft/deberta-v2-xlarge style configuration
>>> configuration = DebertaV2Config()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the microsoft/deberta-v2-xlarge style configuration
>>> model = DebertaV2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
DebertaV2Tokenizer
类 transformers.DebertaV2Tokenizer
< source >( vocab_file do_lower_case = False split_by_punct = False bos_token = '[CLS]' eos_token = '[SEP]' unk_token = '[UNK]' sep_token = '[SEP]' pad_token = '[PAD]' cls_token = '[CLS]' mask_token = '[MASK]' sp_model_kwargs: typing.Optional[typing.Dict[str, typing.Any]] = None **kwargs )
参数
- vocab_file (
str
) — SentencePiece 文件(通常具有 .spm 扩展名),包含实例化分词器所需的词汇表。 - do_lower_case (
bool
, optional, defaults toFalse
) — 是否在分词时将输入转换为小写。 - bos_token (
string
, 可选, 默认为"[CLS]"
) — 在预训练期间使用的序列开始标记。可以用作序列分类器标记。 当使用特殊标记构建序列时,这不是用于序列开始的标记。使用的标记是cls_token
. - eos_token (
string
, 可选, 默认为"[SEP]"
) — 序列结束标记。当使用特殊标记构建序列时,这不是用于序列结束的标记。使用的标记是sep_token
. - unk_token (
str
, optional, defaults to"[UNK]"
) — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为ID,而是设置为这个标记。 - sep_token (
str
, optional, defaults to"[SEP]"
) — 分隔符标记,用于从多个序列构建序列时,例如用于序列分类的两个序列或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - pad_token (
str
, optional, defaults to"[PAD]"
) — 用于填充的标记,例如在批处理不同长度的序列时使用。 - cls_token (
str
, 可选, 默认为"[CLS]"
) — 用于序列分类的分类器标记(对整个序列进行分类,而不是对每个标记进行分类)。当使用特殊标记构建时,它是序列的第一个标记。 - mask_token (
str
, optional, defaults to"[MASK]"
) — 用于屏蔽值的标记。这是在训练此模型时用于屏蔽语言建模的标记。这是模型将尝试预测的标记。 - sp_model_kwargs (
dict
, optional) — Will be passed to theSentencePieceProcessor.__init__()
method. The Python wrapper for SentencePiece can be used, among other things, to set:-
enable_sampling
: 启用子词正则化。 -
nbest_size
: 用于unigram的采样参数。对于BPE-Dropout无效。nbest_size = {0,1}
: No sampling is performed.nbest_size > 1
: samples from the nbest_size results.nbest_size < 0
: assuming that nbest_size is infinite and samples from the all hypothesis (lattice) using forward-filtering-and-backward-sampling algorithm.
-
alpha
: 用于单字采样的平滑参数,以及BPE-dropout的合并操作丢弃概率。
-
构建一个DeBERTa-v2分词器。基于SentencePiece。
build_inputs_with_special_tokens
< source >( token_ids_0 token_ids_1 = 无 ) → List[int]
通过连接和添加特殊标记,从序列或序列对构建序列分类任务的模型输入。一个DeBERTa序列具有以下格式:
- 单个序列: [CLS] X [SEP]
- 序列对:[CLS] A [SEP] B [SEP]
get_special_tokens_mask
< source >( token_ids_0 token_ids_1 = 无 already_has_special_tokens = 假 ) → List[int]
从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列ID。当使用标记器的prepare_for_model
或encode_plus
方法添加特殊标记时,会调用此方法。
create_token_type_ids_from_sequences
< source >( token_ids_0 token_ids_1 = 无 ) → List[int]
从传递给的两个序列创建一个掩码,用于序列对分类任务。一个DeBERTa
如果 token_ids_1
是 None
,此方法仅返回掩码的第一部分(0s)。
DebertaV2TokenizerFast
类 transformers.DebertaV2TokenizerFast
< source >( vocab_file = None tokenizer_file = None do_lower_case = False split_by_punct = False bos_token = '[CLS]' eos_token = '[SEP]' unk_token = '[UNK]' sep_token = '[SEP]' pad_token = '[PAD]' cls_token = '[CLS]' mask_token = '[MASK]' **kwargs )
参数
- vocab_file (
str
) — SentencePiece 文件(通常具有 .spm 扩展名),包含实例化分词器所需的词汇表。 - do_lower_case (
bool
, optional, defaults toFalse
) — 是否在分词时将输入转换为小写。 - bos_token (
string
, 可选, 默认为"[CLS]"
) — 在预训练期间使用的序列开始标记。可以用作序列分类器标记。 当使用特殊标记构建序列时,这不是用于序列开始的标记。使用的标记是cls_token
. - eos_token (
string
, 可选, 默认为"[SEP]"
) — 序列结束标记。当使用特殊标记构建序列时,这不是用于序列结束的标记。使用的标记是sep_token
. - unk_token (
str
, optional, defaults to"[UNK]"
) — 未知标记。不在词汇表中的标记无法转换为ID,而是设置为这个标记。 - sep_token (
str
, optional, defaults to"[SEP]"
) — 分隔符标记,用于从多个序列构建序列时,例如用于序列分类的两个序列或用于问答的文本和问题。它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。 - pad_token (
str
, optional, defaults to"[PAD]"
) — 用于填充的标记,例如在对不同长度的序列进行批处理时使用。 - cls_token (
str
, 可选, 默认为"[CLS]"
) — 用于序列分类的分类器标记(对整个序列进行分类,而不是对每个标记进行分类)。当使用特殊标记构建时,它是序列的第一个标记。 - mask_token (
str
, optional, 默认为"[MASK]"
) — 用于屏蔽值的标记。这是在训练此模型时使用的标记,用于屏蔽语言建模。这是模型将尝试预测的标记。 - sp_model_kwargs (
dict
, optional) — Will be passed to theSentencePieceProcessor.__init__()
method. The Python wrapper for SentencePiece can be used, among other things, to set:-
enable_sampling
: 启用子词正则化。 -
nbest_size
: 用于unigram的采样参数。对于BPE-Dropout无效。nbest_size = {0,1}
: No sampling is performed.nbest_size > 1
: samples from the nbest_size results.nbest_size < 0
: assuming that nbest_size is infinite and samples from the all hypothesis (lattice) using forward-filtering-and-backward-sampling algorithm.
-
alpha
: 用于单字采样的平滑参数,以及BPE-dropout的合并操作丢弃概率。
-
构建一个DeBERTa-v2快速分词器。基于SentencePiece。
build_inputs_with_special_tokens
< source >( token_ids_0 token_ids_1 = 无 ) → List[int]
通过连接和添加特殊标记,从序列或序列对构建序列分类任务的模型输入。一个DeBERTa序列具有以下格式:
- 单个序列: [CLS] X [SEP]
- 序列对:[CLS] A [SEP] B [SEP]
create_token_type_ids_from_sequences
< source >( token_ids_0 token_ids_1 = 无 ) → List[int]
从传递给的两个序列创建一个掩码,用于序列对分类任务。一个DeBERTa
如果 token_ids_1
是 None
,此方法仅返回掩码的第一部分(0s)。
DebertaV2Model
类 transformers.DebertaV2Model
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
裸DeBERTa模型变压器输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。 DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: 解码增强的BERT与解耦注意力中提出。它建立在BERT/RoBERTa之上,有两个改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两个改进,它在大多数任务上优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
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
。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,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
, 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) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
) — 模型最后一层的隐藏状态序列。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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, 当传递了output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2Model 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, DebertaV2Model
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2Model.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
DebertaV2预训练模型
一个抽象类,用于处理权重初始化以及下载和加载预训练模型的简单接口。
定义每次调用时执行的计算。
应该被所有子类覆盖。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module
实例而不是这个,因为前者负责运行已注册的钩子,而后者则默默地忽略它们。
DebertaV2ForMaskedLM
类 transformers.DebertaV2ForMaskedLM
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型顶部有一个语言建模
头。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: 解码增强的BERT与解耦注意力中提出。它建立在BERT/RoBERTa的基础上,有两个改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两个改进,它在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
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
。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size]
范围内(参见input_ids
文档字符串)。索引设置为-100
的标记将被忽略(掩码), 损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]
范围内的标记进行计算
返回
transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
, 可选, 当提供labels
时返回) — 掩码语言建模(MLM)损失。 -
logits (
torch.FloatTensor
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(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2ForMaskedLM 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, DebertaV2ForMaskedLM
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForMaskedLM.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> inputs = tokenizer("The capital of France is [MASK].", return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... logits = model(**inputs).logits
>>> # retrieve index of [MASK]
>>> mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0]
>>> predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1)
>>> labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]
>>> # mask labels of non-[MASK] tokens
>>> labels = torch.where(inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id, labels, -100)
>>> outputs = model(**inputs, labels=labels)
DebertaV2ForSequenceClassification
类 transformers.DebertaV2ForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型变换器,顶部带有序列分类/回归头(在池化输出之上的线性层),例如用于GLUE任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
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
。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,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) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - labels (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算序列分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]
范围内。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 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SequenceClassifierOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
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)得分(在 SoftMax 之前)。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2ForSequenceClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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。
单标签分类示例:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaV2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> 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 = DebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge", num_labels=num_labels)
>>> labels = torch.tensor([1])
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
多标签分类示例:
>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, DebertaV2ForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge", 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 = DebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained(
... "microsoft/deberta-v2-xlarge", 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
DebertaV2ForTokenClassification
类 transformers.DebertaV2ForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa 模型,顶部带有标记分类头(在隐藏状态输出之上的线性层),例如用于命名实体识别(NER)任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
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
。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,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,请参见返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - 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]
范围内。
返回
transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.TokenClassifierOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
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, sequence_length, config.num_labels)
) — 分类分数(在 SoftMax 之前)。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2ForTokenClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, DebertaV2ForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForTokenClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> 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
DebertaV2ForQuestionAnswering
类 transformers.DebertaV2ForQuestionAnswering
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa 模型,顶部带有用于抽取式问答任务(如 SQuAD)的跨度分类头(在隐藏状态输出之上的线性层,用于计算 span start logits
和 span end logits
)。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None start_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None end_positions: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
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
。如果您希望对如何将input_ids索引转换为相关向量有更多控制,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) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。 - start_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算标记分类损失的标记跨度起始位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会被考虑用于计算损失。 - end_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算标记分类损失的标记跨度结束位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会用于计算损失。
返回
transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
loss (
torch.FloatTensor
形状为(1,)
,可选,当提供labels
时返回) — 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。 -
start_logits (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length)
) — 跨度起始分数(在 SoftMax 之前)。 -
end_logits (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length)
) — 跨度结束分数(在 SoftMax 之前)。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由torch.FloatTensor
组成的元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2ForQuestionAnswering 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, DebertaV2ForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForQuestionAnswering.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> 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([2])
>>> target_end_index = torch.tensor([9])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
DebertaV2ForMultipleChoice
类 transformers.DebertaV2ForMultipleChoice
< source >( config )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型,顶部带有多项选择分类头(在池化输出之上的线性层和softmax),例如用于RocStories/SWAG任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个PyTorch torch.nn.Module 子类。 将其作为常规的PyTorch模块使用,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有信息。
前进
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None token_type_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。 - labels (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 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 或一个由
torch.FloatTensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含各种
元素,具体取决于配置(DebertaV2Config)和输入。
-
loss(形状为 (1,) 的
torch.FloatTensor
,可选,当提供labels
时返回)— 分类损失。 -
logits(形状为
(batch_size, num_choices)
的torch.FloatTensor
)— num_choices 是输入张量的第二维度。(见上面的 input_ids)。分类分数(在 SoftMax 之前)。
-
hidden_states(
tuple(torch.FloatTensor)
,可选,当传递output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回)— 由torch.FloatTensor
组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。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
或当config.output_attentions=True
时返回)— 由torch.FloatTensor
组成的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
DebertaV2ForMultipleChoice 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, DebertaV2ForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> model = DebertaV2ForMultipleChoice.from_pretrained("microsoft/deberta-v2-xlarge")
>>> 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
TFDebertaV2Model
类 transformers.TFDebertaV2Model
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
裸DeBERTa模型变压器输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。 DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: 解码增强的BERT与解耦注意力中提出。它建立在BERT/RoBERTa之上,有两个改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两个改进,它在大多数任务上优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 inputs_embeds: np.ndarray | tf.Tensor | None = None output_attentions: Optional[bool] = None output_hidden_states: Optional[bool] = None return_dict: Optional[bool] = None training: Optional[bool] = False ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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
, optional) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput`]而不是一个普通的元组。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput 或一个 tf.Tensor
的元组(如果
return_dict=False
被传递或当 config.return_dict=False
时)包含各种元素,具体取决于
配置 (DebertaV2Config) 和输入。
-
last_hidden_state (
tf.Tensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。 -
hidden_states (
tuple(tf.FloatTensor)
, 可选, 当output_hidden_states=True
被传递或当config.output_hidden_states=True
时返回) —tf.Tensor
的元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每一层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每一层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)
, 可选, 当output_attentions=True
被传递或当config.output_attentions=True
时返回) —tf.Tensor
的元组(每一层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2Model 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2Model
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2Model.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> outputs = model(inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
TFDebertaV2PreTrainedModel
一个抽象类,用于处理权重初始化以及下载和加载预训练模型的简单接口。
调用
< source >( inputs training = None mask = None )
参数
- inputs — 输入张量,或输入张量的字典/列表/元组。
- 训练 — 布尔值或布尔标量张量,指示是否在训练模式或推理模式下运行
Network
。 - mask — 一个掩码或掩码列表。掩码可以是布尔张量或None(无掩码)。更多详情,请查看指南这里.
在新输入上调用模型并返回张量形式的输出。
在这种情况下,call()
只是将图中的所有操作重新应用到新的输入上(例如,从提供的输入构建一个新的计算图)。
注意:此方法不应直接调用。它仅在子类化 tf.keras.Model
时用于重写。
要在输入上调用模型,请始终使用 __call__()
方法,
即 model(inputs)
,它依赖于底层的 call()
方法。
TFDebertaV2ForMaskedLM
类 transformers.TFDebertaV2ForMaskedLM
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型顶部有一个语言建模
头。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: 解码增强的BERT与解耦注意力中提出。它建立在BERT/RoBERTa的基础上,有两个改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两个改进,它在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 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 ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
,形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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
, optional) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput`]而不是一个普通的元组。 - labels (
tf.Tensor
或np.ndarray
形状为(batch_size, sequence_length)
, 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]
范围内(参见input_ids
文档字符串)。索引设置为-100
的标记将被忽略(掩码), 损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size]
范围内的标记进行计算
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput 或一个由 tf.Tensor
组成的元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含根据配置(DebertaV2Config)和输入的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor
形状为(n,)
,可选,其中 n 是非掩码标签的数量,当提供labels
时返回) — 掩码语言建模(MLM)损失。 -
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
或当config.output_hidden_states=True
时返回) — 由tf.Tensor
组成的元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出),形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由tf.Tensor
组成的元组(每层一个),形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2ForMaskedLM 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2ForMaskedLM
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2ForMaskedLM.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> 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)
TFDebertaV2ForSequenceClassification
类 transformers.TFDebertaV2ForSequenceClassification
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型变换器,顶部带有序列分类/回归头(在池化输出之上的线性层),例如用于GLUE任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 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 ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput`]而不是一个普通的元组。 - labels (
tf.Tensor
或np.ndarray
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]
范围内。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_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput 或一个由 tf.Tensor
组成的元组(如果
return_dict=False
被传递或当 config.return_dict=False
时),包含根据配置 (DebertaV2Config) 和输入的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor
形状为(batch_size, )
, 可选, 当提供labels
时返回) — 分类(或回归,如果 config.num_labels==1)损失。 -
logits (
tf.Tensor
形状为(batch_size, config.num_labels)
) — 分类(或回归,如果 config.num_labels==1)得分(在 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) — 由tf.Tensor
组成的元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出),形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由tf.Tensor
组成的元组(每层一个),形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2ForSequenceClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2ForSequenceClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="tf")
>>> logits = model(**inputs).logits
>>> predicted_class_id = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
>>> # 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 = TFDebertaV2ForSequenceClassification.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge", num_labels=num_labels)
>>> labels = tf.constant(1)
>>> loss = model(**inputs, labels=labels).loss
TFDebertaV2ForTokenClassification
类 transformers.TFDebertaV2ForTokenClassification
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa 模型,顶部带有标记分类头(在隐藏状态输出之上的线性层),例如用于命名实体识别(NER)任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 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 ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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,请参见返回张量下的hidden_states
。 - return_dict (
bool
, 可选) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput“]而不是一个普通的元组。 - labels (
tf.Tensor
或np.ndarray
形状为(batch_size, sequence_length)
, 可选) — 用于计算令牌分类损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]
范围内。
返回
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
return_dict=False
被传递或当 config.return_dict=False
时)包含各种元素,具体取决于
配置 (DebertaV2Config) 和输入。
-
loss (
tf.Tensor
形状为(n,)
, 可选, 其中 n 是未掩码标签的数量,当提供labels
时返回) — 分类损失。 -
logits (
tf.Tensor
形状为(batch_size, sequence_length, config.num_labels)
) — 分类分数(在 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) —tf.Tensor
元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处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
或当config.output_attentions=True
时返回) —tf.Tensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2ForTokenClassification 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2ForTokenClassification
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2ForTokenClassification.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> 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()]
TFDebertaV2ForQuestionAnswering
类 transformers.TFDebertaV2ForQuestionAnswering
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa 模型,顶部带有用于抽取式问答任务(如 SQuAD)的跨度分类头(在隐藏状态输出之上的线性层,用于计算 span start logits
和 span end logits
)。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 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 ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
,形状为(batch_size, 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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput“]而不是一个普通的元组。 - start_positions (
tf.Tensor
或np.ndarray
形状为(batch_size,)
, 可选) — 用于计算标记分类损失的标记跨度起始位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会用于计算损失。 - end_positions (
tf.Tensor
或np.ndarray
,形状为(batch_size,)
,可选) — 用于计算标记分类损失的标记跨度结束位置(索引)的标签。 位置被限制在序列长度内(sequence_length
)。序列之外的位置不会用于计算损失。
返回
transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput 或一个 tf.Tensor
元组(如果传递了 return_dict=False
或当 config.return_dict=False
时),包含根据配置(DebertaV2Config)和输入的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor
形状为(batch_size, )
, 可选, 当提供了start_positions
和end_positions
时返回) — 总跨度提取损失是起始和结束位置的交叉熵之和。 -
start_logits (
tf.Tensor
形状为(batch_size, sequence_length)
) — 跨度起始分数(在 SoftMax 之前)。 -
end_logits (
tf.Tensor
形状为(batch_size, sequence_length)
) — 跨度结束分数(在 SoftMax 之前)。 -
hidden_states (
tuple(tf.Tensor)
, 可选, 当传递了output_hidden_states=True
或当config.output_hidden_states=True
时返回) —tf.Tensor
元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出)形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处的隐藏状态加上初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(tf.Tensor)
, 可选, 当传递了output_attentions=True
或当config.output_attentions=True
时返回) —tf.Tensor
元组(每层一个)形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2ForQuestionAnswering 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2ForQuestionAnswering
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2ForQuestionAnswering.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> 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]
TFDebertaV2ForMultipleChoice
类 transformers.TFDebertaV2ForMultipleChoice
< source >( config: DebertaV2Config *inputs **kwargs )
参数
- config (DebertaV2Config) — 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。
DeBERTa模型,顶部带有多项选择分类头(在池化输出之上的线性层和softmax),例如用于RocStories/SWAG任务。
DeBERTa模型由彭成和、刘晓东、高剑峰、陈伟柱在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出。它基于BERT/RoBERTa构建,并引入了两项改进,即解耦注意力和增强的掩码解码器。通过这两项改进,DeBERTa在大多数任务上表现优于BERT/RoBERTa,使用了80GB的预训练数据。
该模型也是一个keras.Model子类。可以将其作为常规的TF 2.0 Keras模型使用,并参考TF 2.0文档以了解与一般使用和行为相关的所有事项。
TensorFlow 模型和层在 transformers
中接受两种格式作为输入:
- 将所有输入作为关键字参数(如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,当使用像 model.fit()
这样的方法时,事情应该“正常工作”——只需以 model.fit()
支持的任何格式传递你的输入和标签!然而,如果你想在 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,有三种方法可以用来将所有输入张量收集到第一个位置参数中:
- 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,包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给出的顺序:
model([input_ids, attention_mask])
或model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
- 一个字典,包含一个或多个与文档字符串中给出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,您不需要担心这些,因为您可以像传递任何其他Python函数一样传递输入!
调用
< source >( 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 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 ) → transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
参数
- input_ids (
np.ndarray
,tf.Tensor
,List[tf.Tensor]
`Dict[str, tf.Tensor]
orDict[str, np.ndarray]
and each example must have the shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用AutoTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
, optional) — Mask to avoid performing attention on padding token indices. Mask values selected in[0, 1]
:- 1 for tokens that are not masked,
- 0 for tokens that are masked.
- token_type_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
, optional) — Segment token indices to indicate first and second portions of the inputs. Indices are selected in[0, 1]
:- 0 corresponds to a sentence A token,
- 1 corresponds to a sentence B token.
- position_ids (
np.ndarray
ortf.Tensor
of shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
, optional) — Indices of positions of each input sequence tokens in the position embeddings. Selected in the range[0, config.max_position_embeddings - 1]
. - inputs_embeds (
np.ndarray
或tf.Tensor
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
。如果您希望对如何将 input_ids 索引转换为相关向量有更多控制,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
, optional) — 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) — 是否返回一个[`~utils.ModelOutput“]而不是一个普通的元组。 - labels (
tf.Tensor
或np.ndarray
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]
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_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或 tuple(tf.Tensor)
一个 transformers.modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput 或一个由 tf.Tensor
组成的元组(如果
return_dict=False
被传递或当 config.return_dict=False
时),包含根据配置(DebertaV2Config)和输入的各种元素。
-
loss (
tf.Tensor
形状为 (batch_size, ), 可选, 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度。(见上面的 input_ids)。分类分数(在 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) — 由tf.Tensor
组成的元组(一个用于嵌入的输出 + 一个用于每层的输出),形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
。模型在每层输出处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
或当config.output_attentions=True
时返回) — 由tf.Tensor
组成的元组(每层一个),形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
。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。
TFDebertaV2ForMultipleChoice 的前向方法,重写了 __call__
特殊方法。
尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用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, TFDebertaV2ForMultipleChoice
>>> import tensorflow as tf
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> model = TFDebertaV2ForMultipleChoice.from_pretrained("kamalkraj/deberta-v2-xlarge")
>>> 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