ErnieM
该模型目前处于维护模式,我们不接受任何更改其代码的新PR。
如果您在运行此模型时遇到任何问题,请重新安装支持此模型的最后一个版本:v4.40.2。
您可以通过运行以下命令来执行此操作:pip install -U transformers==4.40.2
。
概述
ErnieM模型由Xuan Ouyang、Shuohuan Wang、Chao Pang、Yu Sun、Hao Tian、Hua Wu和Haifeng Wang在ERNIE-M: Enhanced Multilingual Representation by Aligning Cross-lingual Semantics with Monolingual Corpora中提出。
论文的摘要如下:
最近的研究表明,预训练的跨语言模型在下游跨语言任务中取得了令人印象深刻的性能。这一改进得益于学习大量的单语和平行语料库。尽管普遍认为平行语料库对于提高模型性能至关重要,但现有方法往往受到平行语料库规模的限制,尤其是对于低资源语言。在本文中,我们提出了ERNIE-M,一种新的训练方法,鼓励模型将多种语言的表示与单语语料库对齐,以克服平行语料库规模对模型性能的限制。我们的关键见解是将反向翻译整合到预训练过程中。我们在单语语料库上生成伪平行句子对,以促进不同语言之间的语义对齐学习,从而增强跨语言模型的语义建模。实验结果表明,ERNIE-M优于现有的跨语言模型,并在各种跨语言下游任务中提供了新的最先进结果。 该模型由Susnato Dhar贡献。原始代码可以在这里找到。
使用提示
- Ernie-M 是一个类似 BERT 的模型,因此它是一个堆叠的 Transformer 编码器。
- 作者没有使用像BERT那样的MaskedLM进行预训练,而是使用了两种新技术:
Cross-attention Masked Language Modeling
和Back-translation Masked Language Modeling
。目前这两种LMHead目标尚未在此实现。 - 它是一个多语言模型。
- 在预训练过程中未使用下一句预测。
资源
ErnieMConfig
class transformers.ErnieMConfig
< source >( vocab_size: int = 250002 hidden_size: int = 768 num_hidden_layers: int = 12 num_attention_heads: int = 12 intermediate_size: int = 3072 hidden_act: str = 'gelu' hidden_dropout_prob: float = 0.1 attention_probs_dropout_prob: float = 0.1 max_position_embeddings: int = 514 initializer_range: float = 0.02 pad_token_id: int = 1 layer_norm_eps: float = 1e-05 classifier_dropout = None act_dropout = 0.0 **kwargs )
参数
- vocab_size (
int
, 可选, 默认为 250002) — ErnieMModel 中inputs_ids
的词汇表大小。也是词嵌入矩阵的词汇表大小。 定义了调用 ErnieMModel 时传递的inputs_ids
可以表示的不同词汇的数量。 - hidden_size (
int
, optional, 默认为 768) — 嵌入层、编码器层和池化层的维度。 - num_hidden_layers (
int
, optional, defaults to 12) — Transformer编码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int
, optional, 默认为 12) — Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。 - intermediate_size (
int
, 可选, 默认为 3072) — 编码器中前馈(ff)层的维度。输入张量到前馈层首先从 hidden_size 投影到 intermediate_size,然后再投影回 hidden_size。通常 intermediate_size 大于 hidden_size。 - hidden_act (
str
, 可选, 默认为"gelu"
) — 前馈层中的非线性激活函数。支持"gelu"
、"relu"
以及任何其他 torch 支持的激活函数。 - hidden_dropout_prob (
float
, optional, 默认为 0.1) — 嵌入层和编码器中所有全连接层的 dropout 概率。 - attention_probs_dropout_prob (
float
, optional, 默认为 0.1) — 在所有编码器层的MultiHeadAttention
中用于丢弃某些注意力目标的dropout概率。 - max_position_embeddings (
int
, 可选, 默认为 514) — 位置编码的维度的最大值,它决定了输入序列的最大支持长度。 - initializer_range (
float
, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的正态初始化器的标准差。填充标记在标记词汇表中的索引。 - pad_token_id (
int
, optional, 默认为 1) — 填充标记的id. - layer_norm_eps (
float
, optional, 默认为 1e-05) — 层归一化层使用的 epsilon 值。 - classifier_dropout (
float
, optional) — 分类头的丢弃比率。 - act_dropout (
float
, 可选, 默认为 0.0) — 此 dropout 概率用于ErnieMEncoderLayer
激活后。
这是用于存储ErnieMModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化Ernie-M模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与Ernie-M
susnato/ernie-m-base_pytorch架构类似的配置。
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。
normal_initializer 将权重矩阵初始化为正态分布。有关如何在 ErnieMModel
中初始化权重,请参见 ErnieMPretrainedModel._init_weights()
。
ErnieMTokenizer
类 transformers.ErnieMTokenizer
< source >( sentencepiece_model_ckpt vocab_file = None do_lower_case = False encoding = 'utf8' 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
- sentencepiece_model_file (
str
) — sentencepiece模型的文件路径。 - vocab_file (
str
, optional) — 词汇表的文件路径。 - do_lower_case (
str
, optional, defaults toTrue
) — 是否在分词时将输入转换为小写。 - unk_token (
str
, optional, defaults to"[UNK]"
) — 一个特殊标记,表示未知(词汇表外)
标记。未知标记被设置为unk_token
以便转换为ID。 - sep_token (
str
, optional, defaults to"[SEP]"
) — 一个特殊标记,用于分隔同一输入中的两个不同句子。 - pad_token (
str
, optional, defaults to"[PAD]"
) — 用于使令牌数组在批处理时大小相同的特殊令牌。 - cls_token (
str
, 可选, 默认为"[CLS]"
) — 用于序列分类的特殊标记。当使用特殊标记构建时,它是序列的最后一个标记。 - mask_token (
str
, 可选, 默认为"[MASK]"
) — 一个表示被掩码的特殊标记。这是在掩码语言建模任务中使用的标记,模型试图预测原始的未掩码标记。
构建一个Ernie-M分词器。它使用sentencepiece
工具将单词切分为子词。
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ErnieM序列具有以下格式:
- 单一序列:
[CLS] X [SEP]
- 序列对:
[CLS] A [SEP] [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encode
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: typing.List[int] token_ids_1: typing.Optional[typing.List[int]] = None ) → List[int]
创建与传递的序列相对应的token类型ID。什么是token类型ID?如果模型有特殊的构建方式,应在子类中重写这些内容。
ErnieMModel
class transformers.ErnieMModel
< source >( config add_pooling_layer = True )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
裸的ErnieM模型转换器输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>] = None position_ids: typing.Optional[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>] = None attention_mask: typing.Optional[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>] = None head_mask: typing.Optional[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>] = None inputs_embeds: typing.Optional[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>] = None past_key_values: typing.Optional[typing.Tuple[typing.Tuple[<内置方法 tensor 类型对象 at 0x7f519be5f1c0>]]] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 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ErnieMTokenizer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.
- 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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- 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
, 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。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions 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(ErnieMConfig)和输入。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor
形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。如果使用了
past_key_values
,则只输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)
的序列的最后一个隐藏状态。 -
past_key_values (
tuple(tuple(torch.FloatTensor))
, 可选, 当传递了use_cache=True
或当config.use_cache=True
时返回) — 长度为config.n_layers
的tuple(torch.FloatTensor)
元组,每个元组包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)
的张量,并且如果config.is_encoder_decoder=True
,则还包含 2 个形状为(batch_size, num_heads, encoder_sequence_length, embed_size_per_head)
的额外张量。包含预先计算的隐藏状态(自注意力块中的键和值,并且如果
config.is_encoder_decoder=True
,则还包含交叉注意力块中的键和值),这些隐藏状态可以用于(参见past_key_values
输入)加速顺序解码。 -
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。
-
cross_attentions (
tuple(torch.FloatTensor)
, 可选, 当传递了output_attentions=True
和config.add_cross_attention=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)
。解码器的交叉注意力层的注意力权重,在注意力 softmax 后,用于计算交叉注意力头中的加权平均值。
ErnieMModel 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, ErnieMModel
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMModel.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
ErnieMForSequenceClassification
类 transformers.ErnieMForSequenceClassification
< source >( config )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
ErnieM 模型转换器,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。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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 position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None use_cache: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = True labels: typing.Optional[torch.Tensor] = 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ErnieMTokenizer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.
- 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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- 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,)
, 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,取决于配置(ErnieMConfig)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。
ErnieMForSequenceClassification 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, ErnieMForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMForSequenceClassification.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> 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 = ErnieMForSequenceClassification.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch", 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, ErnieMForSequenceClassification
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMForSequenceClassification.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch", 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 = ErnieMForSequenceClassification.from_pretrained(
... "susnato/ernie-m-base_pytorch", 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
ErnieMForMultipleChoice
类 transformers.ErnieMForMultipleChoice
< source >( config )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
ErnieM 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。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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 position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: 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] = True ) → transformers.modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用ErnieMTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
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.
- position_ids (
torch.LongTensor
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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, num_choices, 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,)
, 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
是输入张量第二维度的大小。(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(ErnieMConfig)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, 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(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。
ErnieMForMultipleChoice 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, ErnieMForMultipleChoice
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMForMultipleChoice.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> 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
ErnieMForTokenClassification
类 transformers.ErnieMForTokenClassification
< source >( config )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
ErnieM 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。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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 position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None past_key_values: typing.Optional[typing.List[torch.Tensor]] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = True labels: typing.Optional[torch.Tensor] = 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ErnieMTokenizer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.
- 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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- 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权,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, 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 或一个包含
torch.FloatTensor
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(ErnieMConfig)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) — 包含torch.FloatTensor
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) — 包含torch.FloatTensor
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。
ErnieMForTokenClassification 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, ErnieMForTokenClassification
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMForTokenClassification.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> 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
ErnieMForQuestionAnswering
类 transformers.ErnieMForQuestionAnswering
< source >( config )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
ErnieM 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
)。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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 position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: 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] = True ) → 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ErnieMTokenizer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.
- 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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- 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
, 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。 - 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被考虑用于计算损失。
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(ErnieMConfig)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(每一层一个)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。
ErnieMForQuestionAnswering 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, ErnieMForQuestionAnswering
>>> import torch
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> model = ErnieMForQuestionAnswering.from_pretrained("susnato/ernie-m-base_pytorch")
>>> 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([14])
>>> target_end_index = torch.tensor([15])
>>> outputs = model(**inputs, start_positions=target_start_index, end_positions=target_end_index)
>>> loss = outputs.loss
ErnieMForInformationExtraction
类 transformers.ErnieMForInformationExtraction
< source >( config )
参数
- config (ErnieMConfig) — 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。
ErnieMForInformationExtraction 是一个 Ernie-M 模型,它在隐藏状态输出之上有两个线性层,用于计算 start_prob
和 end_prob
,专为通用信息抽取设计。
该模型继承自PreTrainedModel。请查看超类文档以了解库为其所有模型实现的通用方法(如下载或保存、调整输入嵌入的大小、修剪头部等)。
该模型是一个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 position_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: 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] = True )
参数
- input_ids (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, num_choices, sequence_length)
) — Indices of input sequence tokens in the vocabulary.可以使用ErnieMTokenizer获取索引。详情请参见PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.FloatTensor
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.
- position_ids (
torch.LongTensor
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]
. - head_mask (
torch.FloatTensor
形状为(num_heads,)
或(num_layers, num_heads)
, 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在[0, 1]
中选择:- 1 表示头部 未被屏蔽,
- 0 表示头部 被屏蔽.
- inputs_embeds (
torch.FloatTensor
of shape(batch_size, num_choices, 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。 - start_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size, sequence_length)
, optional) — 用于计算start_positions损失的位置(索引)标签。序列之外的位置不会用于计算损失。 - end_positions (
torch.LongTensor
of shape(batch_size,)
, optional) — 用于计算 end_positions 损失的标签。序列外的位置不会被考虑用于计算损失。
ErnieMForInformationExtraction 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。