Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1
注意力FFNTF 块整体架构
Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图
注意力层：输入 -> LLQ -> @ -> /√ES -> softmax -> @ -> LLO -> Dropout -> 输出 | ↑ ↑ +---> LLK ---+ | | ...
Bert Pytorch 源码分析：四、编解码器
# Bert 编码器模块 # 由一个嵌入层和 NL 个 TF 层组成 class BERT(nn.Module): """ BERT model : Bidirectional Encoder Representations from Transformers. """ def __init__(s...
Bert Pytorch 源码分析：三、Transformer块
# PFF 层，基本相当于两个全连接 # 每个 TF 块中位于注意力层之后 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): "Implements FFN equation." def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0...
Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层
# 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention """ # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * ML * HS...
Bert PyTorch 源码分析：一、嵌入层
# 标记嵌入就是最普通的嵌入层 # 接受单词ID输出单词向量 # 直接转发给了`nn.Embedding` class TokenEmbedding(nn.Embedding): def __init__(self, vocab_size, embed_size=512): super().__in...
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联...
使用BERT对句子进行向量化(TensorFlow版和Pytorch版)
更多、更及时内容欢迎留意微信公众号： 小窗幽记机器学习 背景 用BERT对句子进行向量化 实施 TensorFlow版直接用肖涵博士的bert-as-service。使用方法真的很小白，简单概括为2点：server和client安装。 pip install bert-serving-server ...
【Pytorch神经网络实战案例】33 使用BERT模型实现完形填空任务
1 案例描述案例：加载Transformers库中的BERT模型，并用它实现完形填空任务，即预测一个句子中缺失的单词。2 代码实现：使用BERT模型实现完形填空任务2.1 代码实现：载入词表，并对输入的文本进行分词转化---BERT_MASK.py（第1部分）import torch ...
【Pytorch神经网络理论篇】 36 NLP中常见的任务+BERT模型+发展阶段+数据集
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
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